JP5646447B2 - Method for quantifying and classifying body cavity fluids in ultrasound images - Google Patents

Method for quantifying and classifying body cavity fluids in ultrasound images Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system and a method for more easily detecting a boundary between cavities including liquids of different compositions and a boundary between a body fluid and a biological tissue than before by use of ultrasonic imaging of a B mode.SOLUTION: An ultrasonic imaging system and method are disclosed. In one embodiment, a method for ultrasonography includes: creating a database of a specimen of the tissue of a living body, a fluid, or a cavity; and transmitting ultrasonic pulses to a region-of-interest in a patient. Echoes are received from the region-of-interest, and based upon the received echoes, an ultrasonic pattern of the region-of-interest is compiled. The pattern is processed by comparing the pattern of the region-of-interest with pattern information stored in the database. Next, a composition within the region-of-interest of the patient is distinguished.

Description

優先権の主張
本出願は速達郵便ラベル番号ＥＶ５０９１７３４５２ＵＳによって２００５年８月２６日申請した実用出願のＰＣＴであり、２００２年８月９日申請の英国特許出願番号ＧＢ２３９１６２５Ａに対する優先権を主張するところの、２００３年７月１日申請のＷＩＰＯ出願番号ＰＣＴ／ＥＰ２００３／０７８０７に対する優先権を主張するところの、２００４年１２月１３日申請の米国特許出願通し番号１０／５２３，６８１に対する一部継続出願であり優先権を主張する。 Priority Claim This application is a PCT of a utility application filed August 26, 2005 by Express Mail Label Number EV509173345US, claiming priority to UK patent application number GB2391625A filed August 9, 2002, Claims priority to WIPO application number PCT / EP2003 / 07807 filed on July 1, 2003, but is a partial continuation application and priority to US patent application serial number 10 / 523,681 filed on December 13, 2004 Insist on the right.

本出願は２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願通し番号６０／５６６，１２７に対する優先権を主張するところの、２００５年４月２９日申請の米国特許出願通し番号１１／１１９，３５５に対する一部継続出願であり優先権を主張する。本出願はさらに２００３年５月２０日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６に対する一部継続出願であり優先権を主張するところの、２００３年１１月５日申請の米国特許出願通し番号１０／７０１，９５５に対する一部継続出願であり優先権を主張する。   This application claims priority to US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 566,127, filed April 30, 2004, and is part of US Patent Application Serial No. 11 / 119,355, filed April 29, 2005. It is a continuation application and claims priority. This application is also a continuation-in-part of US patent application serial number 10 / 443,126 filed on May 20, 2003, claiming priority. This is a continuation-in-part application for 701,955 and claims priority.

本出願は２００４年２月１７日申請の米国仮特許出願通し番号６０／５４５，５７６および２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願通し番号６０／５６６，８１８に対する優先権を主張するところの、２００５年２月１７日申請の米国特許出願通し番号１１／０６１，８６７に対する一部継続出願であり優先権を主張する。   This application claims priority to US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 545,576 filed February 17, 2004 and US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 566,818 filed April 30, 2004. This is a continuation-in-part of US patent application serial number 11 / 061,867 filed on February 17, and claims priority.

本出願は２００４年１２月６日申請の米国仮特許出願６０／６３３，４８５に対する優先権を主張する。   This application claims priority to US Provisional Patent Application 60 / 633,485, filed December 6, 2004.

本出願は２００４年９月９日申請の米国仮特許出願６０／６０８，４２６および２００４年８月２７日申請の６０／６０５，３９１に対する優先権を主張する。   This application claims priority to US Provisional Patent Application 60 / 608,426, filed September 9, 2004, and 60 / 605,391, filed August 27, 2004.

本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１およびに２００２年８月２日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４００，６２４対する優先権を主張するところの、２００３年５月１２日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６に対する優先権を主張するところの、２００３年７月３１日申請の米国特許出願通し番号１０／６３３，１８６に対する優先権を主張するところの、２００３年１１月５日申請の米国特許出願通し番号１０／７０１，９５５に対する一部継続出願であり優先権を主張するところの、２００３年１１月１０日申請の米国特許出願通し番号１０／７０４，９９６に対する一部継続出願であり優先権を主張する。   This application further claims priority to US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 423,881 filed on November 5, 2002 and US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 400,624 filed on August 2, 2002. Claims priority to US patent application serial number 10 / 443,126 filed on May 12, 2003, but claims US patent application serial number 10 / 633,186 filed July 31, 2003 However, the US patent application serial number 10/704, filed on November 10, 2003, which is a continuation-in-part of US patent application serial number 10 / 701,955 filed on November 5, 2003 and claims priority. , 996, and claims priority.

本出願はさらに２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対する一部継続出願であり優先権を主張する。   This application is also a continuation-in-part and claims priority to US Patent Application Serial No. 10 / 165,556, filed June 7, 2002.

本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの、２００３年８月１日申請のＰＣＴ出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／２４３６８に対する一部継続出願であり優先権を主張する。   This application further claims priority to US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 423,881 filed November 5, 2002 and US Provisional Patent Application Serial Number 60 / 400,624 filed August 2, 2002, This is a continuation-in-part of the PCT application serial number PCT / US03 / 24368 filed on August 1, 2003 and claims priority.

本出願はさらに２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６の継続出願である２００３年５月９日申請のＰＣＴ出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／１４７８５に対する一部継続出願であり優先権を主張する。   This application is also a continuation-in-part and priority to PCT application serial number PCT / US03 / 14785 filed May 9, 2003, which is a continuation application of US patent application serial number 10 / 165,556 filed June 7, 2002. Insist on the right.

本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１と２００２年８月２日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１に対する優先権を主張するところの米国特許出願通し番号１０／６３３，１８６、および２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１と２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６に対する一部継続出願であり優先権を主張する。   This application further claims priority to US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 423,881 filed Nov. 5, 2002 and US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 423,881 filed Aug. 2, 2002. Priority over patent application serial number 10 / 633,186 and US provisional patent application serial number 60 / 423,881 filed November 5, 2002 and US provisional patent application number 60 / 400,624 filed August 2, 2002 Is a continuation-in-part of US patent application serial number 10 / 443,126 and claims priority.

本出願はさらに２００２年８月９日申請の英国特許出願通し番号０２１８５４７．８に対する優先権を主張するところの、２００３年７月１７日申請のＰＣＴ／ＥＰ０３／０７８０７に対する優先権を主張するところの、２００４年１２月１３日申請の米国特許出願通し番号１１／０１０，５３９、および２００２年８月９日申請の英国特許出願通し番号０２１８５４７．８に対し優先権を主張するところの、２００３年７月１７日申請のＰＣＴ／ＥＰ０３／０７８０７に対する優先権を主張するところの、米国郵便サービス速達郵便番号ＥＶ５１０３４０８２４ＵＳにより２００５年２月３日申請の米国特許出願に対する優先権を主張する。   This application further claims priority to UK patent application serial number 0185547.8 filed on Aug. 9, 2002, while claiming priority to PCT / EP03 / 07807 filed on July 17, 2003. July 17, 2003, claiming priority to US patent application serial number 11 / 010,539 filed December 13, 2004, and UK patent application serial number 0218547.8 filed August 9, 2002 Claiming priority to PCT / EP03 / 07807 of application, claiming priority to US patent application filed February 3, 2005 by US Postal Service Express Postal Code EV510340824US.

本出願はさらに２００３年５月１２日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４７０，５２５および、２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対して優先権を主張する。上記の全出願はここで完全に記載されるかのようにその全体が参照により開示に含まれる。   This application further claims priority to US Provisional Patent Application Serial No. 60 / 470,525, filed May 12, 2003, and US Patent Application Serial No. 10 / 165,556, filed June 7, 2002. All of the above applications are hereby incorporated by reference in their entirety as if fully set forth herein.

発明の属する技術分野
本発明は生体組織、体液、および液体が充満した腔の超音波画像化に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to ultrasound imaging of biological tissues, body fluids, and cavities filled with fluid.

超音波画像化は生体の選択した位置に超音波変換器を配置してその生体に超音波エネルギーを投射することで実現する。次に生体の内部構造から反射する音波が変換器を介して受信され、内部構造の画像を形成するために処理される。特定の超音波方法においては、帰還信号の選択高調波の振幅が処理されて超音波画像が生成される。Ａ．ブアカズ、Ｅ．マークス、Ｃ．ランシー、Ｎ．ボムの「Noninvasive Bladder Volume Measurements Based on Nonlinear Wave Distortions（非線形波の歪みに基づいた非侵襲性の膀胱容積の測定）」Ultrasound in Medicine & Biology、第３０巻４号４６９−４７６頁で詳細に説明されるように、簡略な一般条件では、生体の内部構造により発生した高調波は超音波エネルギーを反射する組織特性によって最低でも部分的に判別されるので、受信エコー内に存在する高調波を、超音波画像の有益な情報を生成するのに使用することができる。上記の刊行物は引用によって本明細書に取り込まれる。   Ultrasonic imaging is realized by placing an ultrasonic transducer at a selected position on a living body and projecting ultrasonic energy onto the living body. Sound waves reflected from the internal structure of the living body are then received via the transducer and processed to form an image of the internal structure. In a specific ultrasound method, the amplitude of the selected harmonic of the feedback signal is processed to generate an ultrasound image. A. Buakaz, E.I. Marks, C.I. Lancy, N. Bomb's "Noninvasive Bladder Volume Measurements Based on Nonlinear Wave Distortions" Ultrasound in Medicine & Biology, Vol. 30, No. 4, pages 469-476 Thus, under simple general conditions, the harmonics generated by the internal structure of the living body are at least partially determined by the tissue characteristics that reflect the ultrasonic energy. It can be used to generate useful information in sonic images. The above publications are incorporated herein by reference.

選択される超音波画像アプリケーションにおいては、体液と隣接組織、または血液とその他様々な体液のような異なる種類の体液の識別がしばしば望まれる。例えば、Ｂモードの超音波画像化を使用して、選択する解剖学的部分を画像化する場合、その選択部分の体液とある特定の隣接軟組織は、結果として得られる画像において比較的判別不能な場合がある。さらに、Ｂモードの超音波を使って選択部分内の血液と他の体液が画像化される場合、同様に血液と他の体液が適切に区別されない画像が生成される可能性がある。   In selected ultrasound imaging applications, it is often desirable to distinguish between different types of body fluids, such as body fluids and adjacent tissues, or blood and various other body fluids. For example, when using B-mode ultrasound imaging to image a selected anatomical portion, the fluid of that selected portion and certain adjacent soft tissue are relatively indistinguishable in the resulting image. There is a case. Furthermore, when B-mode ultrasound is used to image blood and other bodily fluids in the selected portion, an image may be generated in which blood and other bodily fluids are not properly distinguished as well.

したがって、診断医が異なる流体組成、あるいは体液と組織を簡単に識別または区別することができる新しい画像化システムが必要である、さらに超音波画像において、異なる組成の液体を含む腔間の境界、および体液と生体組織間の境界がもっと容易に検出できることが望ましい。   Therefore, there is a need for a new imaging system that allows a diagnostician to easily identify or distinguish between different fluid compositions or body fluids and tissues, and in ultrasound images, boundaries between cavities containing fluids of different compositions, and It would be desirable to be able to more easily detect the boundary between body fluid and biological tissue.

本発明は超音波画像化システムと方法から成る。一形態において、超音波検査の方法は組織、液体、あるいは体腔の標本であるデータベースを作成し、患者の関心領域へ超音波パルスを送信することを含む。エコーがその関心領域から受信され、受信エコーに基づいて、関心領域の超音波パターンを収集してまとめる。パターンは関心領域のパターンをデータベースに格納されたパターン情報と比較することで処理される。次に患者の関心領域内の組成が判別される。   The present invention comprises an ultrasound imaging system and method. In one form, the method of ultrasonography includes creating a database that is a sample of tissue, fluid, or body cavity, and transmitting ultrasound pulses to the patient's region of interest. An echo is received from the region of interest, and an ultrasound pattern of the region of interest is collected and summarized based on the received echo. The pattern is processed by comparing the pattern of the region of interest with the pattern information stored in the database. Next, the composition within the region of interest of the patient is determined.

本発明の実施形態によるマイクロプロセッサーに制御されたトランシーバーの側面立図を示す。FIG. 3 shows a side elevation view of a microprocessor controlled transceiver according to an embodiment of the present invention. 複数の３次元分散走査線によって円錐形に形成されトランシーバーから放射される超音波走査円錐を示す。Fig. 2 shows an ultrasonic scanning cone formed in a cone by a plurality of three-dimensional distributed scanning lines and emitted from a transceiver. ２次元の走査面の回転配列によって円錐形に形成されトランシーバーから放射される超音波走査円錐を示す。Fig. 4 shows an ultrasonic scanning cone formed in a cone by a two-dimensional scanning plane rotation arrangement and emitted from a transceiver. 回転配列の走査面を示す。The scanning plane of the rotational arrangement is shown. 患者の腹部を走査するために使用中の手持ち式トランシーバーの描写である。1 is a depiction of a handheld transceiver in use to scan a patient's abdomen. 通信クレードルに置かれた手持ち式トランシーバー装置の斜視図である。FIG. 3 is a perspective view of a handheld transceiver device placed on a communication cradle. 画像化システムの概略図を図示する。1 illustrates a schematic diagram of an imaging system. サーバと接続された複数のトランシーバーの概略図である。FIG. 3 is a schematic diagram of a plurality of transceivers connected to a server. インターネットあるいは他のネットワーク上のサーバに接続された複数の膀胱壁測定システムの概略図である。It is the schematic of the several bladder wall measurement system connected to the server on the internet or another network. 画像上にオーバーレイされる図式化した走査線による走査面画像を図示する。Fig. 4 illustrates a scan plane image with schematic scan lines overlaid on the image. 充満した膀胱と子宮を通過する走査線の概略図である。FIG. 6 is a schematic view of a scan line passing through a full bladder and uterus. 図９概略図のエコー振幅対走査線深さのプロットである。FIG. 10 is a plot of echo amplitude versus scan line depth of the schematic of FIG. ほぼ空の膀胱と子宮を通過する走査線の概略図である。FIG. 3 is a schematic view of a scan line passing through a nearly empty bladder and uterus. 図１１概略図のエコー振幅対走査線深度のプロットである。12 is a plot of echo amplitude versus scan line depth of the schematic of FIG. 体腔と周囲の組織を通過する走査線の概略図である。2 is a schematic view of a scan line passing through a body cavity and surrounding tissue. FIG. 同質性の子宮液を持つ妊娠していない女性被験者のウィンドウ関数処理した高周波音波放射領域図１３の別のスペクトルグラフである。FIG. 14 is another spectrum graph of the high frequency sound wave emission region FIG. 13 of the window function processing of a non-pregnant female subject having homogeneous uterine fluid. 異質性の子宮液を持つ妊娠していない女性被験者のウィンドウ関数処理した高周波音波放射領域図１３の別のスペクトルグラフである。FIG. 14 is another spectral graph of FIG. 13 showing a window function processed high frequency acoustic wave emission region of a non-pregnant female subject with heterogeneous uterine fluid. 膀胱容積の高調波パワーを関数とする較正グラフである。It is a calibration graph as a function of the harmonic power of the bladder volume. 羊水中の血液組成を関数とする高調波比の較正グラフである。It is a calibration graph of the harmonic ratio as a function of blood composition in amniotic fluid. メソッドの概略フローチャートである。It is a schematic flowchart of a method. 図１８のサブアルゴリズム２０６の拡張図である。FIG. 19 is an expanded view of the sub-algorithm 206 of FIG. 四表面区画要素の略図である。4 is a schematic representation of a four surface compartment element. 器官の漿膜下および粘膜下組織壁位置を通過する３本の走査線の略図である。Fig. 6 is a schematic representation of three scan lines passing through the subserosa and submucosa tissue wall locations of an organ.

本発明の実施形態を以下の図面を参照して詳しく説明する。   Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the following drawings.

本発明は線形あるいは非線形の音響特性を有する組織および／または液体の充満したい腔の超音波画像化に関する。十分な理解を提供するために本発明のある実施形態の多くの具体的な詳細を図１〜２１および以下の記述で詳しく説明する。しかしながら、当業者には本発明は他の実施形態が可能であること、あるいは、以下の記述で説明される詳細のうちの幾つかなしで実行することができることは理解されよう。   The present invention relates to ultrasound imaging of tissue and / or fluid-filled cavities with linear or non-linear acoustic properties. Numerous specific details of certain embodiments of the invention are set forth in detail in FIGS. 1-21 and the following description to provide a thorough understanding. However, one of ordinary skill in the art appreciates that the invention is capable of other embodiments or of being practiced without some of the details described in the following description.

図１は本発明の一実施形態による超音波トランシーバー１０の側面立図である。トランシーバー１０はユーザーがトランシーバー１０を手動操作できるように適切に設定された外の方向に延出するハンドル１２を備えたトランシーバーのハウジング１８を含む。ハンドル１２はユーザーが選択された解剖学的部分の超音波走査を始めることができるトリガー１４と以下に詳しく説明する腔セレクター１６を含む。トランシーバー１０はさらに選択された解剖学的部分が走査される際に患者の表面部分と接触するトランシーバードーム２０と、超音波走査からの処理結果を表示してユーザーとトランシーバー１０間で操作上の対話を可能にするディスプレイ２４を含む。また、ディスプレイ２４は選択された解剖学的部分に対してトランシーバー１０の適切および／または最適な位置決めを示す英数字データを表示するように設定することができる。他の実施形態において、選択された解剖学的領域の２次元あるいは３次元の画像をディスプレイ２４に表示してもよい。ディスプレイ２４は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、あるいはユーザーに英数字データおよび／または図形画像の提示が操作可能な他の適切なディスプレイ装置であってもよい。   FIG. 1 is a side elevational view of an ultrasonic transceiver 10 according to one embodiment of the present invention. The transceiver 10 includes a transceiver housing 18 with an outwardly extending handle 12 that is appropriately set to allow a user to manually operate the transceiver 10. The handle 12 includes a trigger 14 that allows a user to initiate an ultrasound scan of a selected anatomical portion and a cavity selector 16 as described in detail below. The transceiver 10 further includes a transceiver dome 20 that contacts the surface portion of the patient as the selected anatomical portion is scanned, and an operational interaction between the user and the transceiver 10 to display processing results from the ultrasound scan. Including a display 24 that enables The display 24 can also be configured to display alphanumeric data indicating proper and / or optimal positioning of the transceiver 10 relative to the selected anatomical portion. In other embodiments, a two-dimensional or three-dimensional image of the selected anatomical region may be displayed on the display 24. Display 24 may be a liquid crystal display (LCD), light emitting diode (LED) display, cathode ray tube (CRT) display, or other suitable display device operable to present alphanumeric data and / or graphic images to the user. Good.

トランシーバー１０はさらに、異なる流体組成間の境界が識別できる高画質な超音波のハーモニックイメージングを協調して提供するマイクロプロセッサー（図１に不図示）および計算アルゴリズム（図１に不図示）を含む。さらに、トランシーバー１０は体液と組織間、異なる組織間および／または異なる体の器官の間を識別できるように適切に設定することもできる。計算アルゴリズムは以下でより詳細に説明する。トランシーバー１０はまた、トランシーバー１０からデジタル信号あるいはアナログ信号のいずれかの受信操作可能で所望の超音波画像を生成するためにその信号を処理することができるコンピューターシステム（図１には不図示）に接続することもできる。さらに、コンピューターシステムは少なくとも部分的にトランシーバー１０の操作を制御してもよい。コンピューターシステムは、マイクロプロセッサーコンピューターまたは操作命令を実行しデータの操作が可能なメインフレーム等の他のコンピューターシステムで構成することができる。したがって、コンピューターシステムは、典型的なデスクトップあるいはラップトップコンピューター機器に限定されない。   The transceiver 10 further includes a microprocessor (not shown in FIG. 1) and a computational algorithm (not shown in FIG. 1) that cooperatively provide high-quality ultrasound harmonic imaging that can identify boundaries between different fluid compositions. In addition, the transceiver 10 can be appropriately configured to distinguish between body fluid and tissue, between different tissues and / or between different body organs. The calculation algorithm is described in more detail below. The transceiver 10 is also capable of receiving either a digital signal or an analog signal from the transceiver 10 and is capable of processing the signal to produce the desired ultrasound image (not shown in FIG. 1). It can also be connected. Further, the computer system may at least partially control the operation of the transceiver 10. The computer system can be composed of a microprocessor computer or other computer system such as a mainframe that executes operating instructions and can manipulate data. Thus, the computer system is not limited to typical desktop or laptop computer equipment.

トランシーバー１０の操作を説明する。トランシーバー１０のトランシーバードーム２０は走査される解剖学的部分に最も近い患者の表面部分に接して配置される。ユーザーは次にトリガー１４を押し下げることでトランシーバー１０を始動させる。これを受けて、トランシーバー１０は体へ超音波信号を送信し、選択された解剖学的部分の超音波画像を生成するためにトランシーバー１０によって少なくとも部分的に処理された対応する戻りエコー信号を受信する。ある特定の実施形態において、トランシーバー１０はおよそ２メガヘルツ（ＭＨｚ）からおよそ１０ＭＨｚに及ぶ範囲の超音波信号を送信する。   The operation of the transceiver 10 will be described. The transceiver dome 20 of the transceiver 10 is placed against the surface portion of the patient closest to the anatomical portion to be scanned. The user then activates the transceiver 10 by depressing the trigger 14. In response, the transceiver 10 transmits an ultrasound signal to the body and receives a corresponding return echo signal at least partially processed by the transceiver 10 to generate an ultrasound image of the selected anatomical portion. To do. In certain embodiments, the transceiver 10 transmits an ultrasonic signal ranging from approximately 2 megahertz (MHz) to approximately 10 MHz.

さらに図１に示すように、腔セレクター１６は患者の解剖学的構造への超音波信号の送受信を調節して制御できる構造になっている。特に、腔セレクター１６はトランシーバー１０が男性と女性患者の様々な解剖的詳細に調節できるようにする。例えば、腔セレクター１６が男性の患者用に調整される場合、トランシーバー１０は男性の患者の膀胱等の単一の腔を探索するように適切に設定される。これに対して、腔セレクター１６が女性の患者用に調整される場合、トランシーバー１０は膀胱と子宮を含む体の領域等の多数の腔を有する解剖学的部分を画像化するように設定される。トランシーバー１０の別の実施形態は腔走査の単一モード、あるいは男性および／または女性の患者に使用することができる腔走査の複数モードを選択するように設定された腔セレクター１６を含むこともできる。腔セレクター１６は、このように単一の腔の領域を画像化する、あるいは肺や心臓を含む領域等の複合腔の領域を画像化できるようにしてもよい。   Further, as shown in FIG. 1, the cavity selector 16 is configured to be able to adjust and control the transmission and reception of ultrasound signals to and from the patient's anatomy. In particular, the cavity selector 16 allows the transceiver 10 to adjust to various anatomical details of male and female patients. For example, if the cavity selector 16 is adjusted for a male patient, the transceiver 10 is appropriately configured to search for a single cavity, such as the male patient's bladder. In contrast, when the cavity selector 16 is adjusted for a female patient, the transceiver 10 is set to image an anatomical portion having multiple cavities, such as a body region including the bladder and uterus. . Another embodiment of the transceiver 10 can also include a cavity selector 16 configured to select a single mode of cavity scanning or multiple modes of cavity scanning that can be used for male and / or female patients. . The cavity selector 16 may image a single cavity area in this way, or may image a complex cavity area such as an area including the lungs and heart.

図２はトランシーバー１０の操作をさらに詳しく説明するために用いる図１のトランシーバー１０から放射している超音波走査円錐３０を示す。走査円錐３０は複数の３次元分散走査線で形成される実質的に円錐の形をしている。走査円錐３０は複数の３次元の分散走査線３１Ａ−３４Ｅを包囲するトランシーバー１０のドーム２０から放射しているのが示されている。複数の走査線３１Ａ−３４Ｅは３次元の空間の線配列を表わす。線配列内の走査線はトランシーバー１０から異なる座標方向に放射する１次元の超音波のＡラインであり、集合体として得られて走査円錐３０を形成する。異なる座標方向は、一定の走査線の長さｒ、回転角度θおよび傾斜角φから成る。したがって、線配列３１Ａ−３４Ｅ内の走査線に沿った１つかそれ以上の点Ｐは距離ｒと角度の座標値φとθによって定義される。   FIG. 2 shows an ultrasonic scanning cone 30 emanating from the transceiver 10 of FIG. 1 used to further illustrate the operation of the transceiver 10. The scanning cone 30 has a substantially conical shape formed by a plurality of three-dimensional distributed scanning lines. Scan cone 30 is shown emanating from dome 20 of transceiver 10 surrounding a plurality of three-dimensional distributed scan lines 31A-34E. The plurality of scan lines 31A-34E represent a three-dimensional space line array. The scanning lines in the line array are one-dimensional ultrasonic A lines radiating from the transceiver 10 in different coordinate directions, and are obtained as an aggregate to form the scanning cone 30. The different coordinate directions consist of a constant scan line length r, a rotation angle θ and a tilt angle φ. Accordingly, one or more points P along the scanning line in the line array 31A-34E are defined by the distance r and the angle coordinate values φ and θ.

複数の３次元分散走査線３１Ａ−３４Ｅは複数の周辺走査線３１Ａ−Ｅと複数の内部走査線３４Ａ−Ｄから成る。３次元の分散Ａライン（走査線）は、必ずしも走査面内に限定されなく、代わりに内部領域の至る所および走査円錐３０の周辺に沿って走査する。３次元の分散走査線は２次元の走査面を３次元の配列で占有するだけでなく、円錐の軸から円錐の周囲を含むところまでの走査面間の空間も占有する。例えば、線３４Ｂは円錐形の軸線であり、線３１Ｃと線３４Ａは線３４Ｂと同一平面上にあると仮定する。線３４Ａと線３４Ｂは傾斜角φ1で隔てられ、線３１Ｃと線３４Ａは傾斜角φ2で隔てられている。同様に、線３１Ｆと線３１Ｃは回転角度θ1で隔てられ、線３１Ｄと線３４Ｃは回転角度θ2で隔てられる。 The plurality of three-dimensional distributed scanning lines 31A-34E are composed of a plurality of peripheral scanning lines 31A-E and a plurality of internal scanning lines 34A-D. The three-dimensional distributed A line (scan line) is not necessarily limited within the scan plane, but instead scans throughout the inner region and along the periphery of the scan cone 30. A three-dimensional distributed scan line not only occupies a two-dimensional scan plane in a three-dimensional array, but also occupies the space between the scan planes from the axis of the cone to including the circumference of the cone. For example, assume that line 34B is a conical axis, and lines 31C and 34A are coplanar with line 34B. The line 34A and line 34B are separated at an inclination angle phi 1, the line 31C and line 34A are separated at an inclination angle phi 2. Similarly, the line 31F and the line 31C are separated by the rotation angle theta 1, the line 31D and the line 34C are separated by the rotation angle theta 2.

内部走査線は走査線３４Ａ−Ｃで示される。トランシーバー１０から放射する内部走査線の数および位置は変数であり、走査円錐３０内の構造を十分に視覚化できるように選択することができる。内部走査線は周辺走査線ではない。周辺走査線３１Ａ−Ｆは円錐の周囲を占有し走査円錐３０の頂点付近で集束する。したがって走査円錐３０の周辺の限界を表わす。   The internal scan lines are indicated by scan lines 34A-C. The number and location of internal scan lines radiating from the transceiver 10 are variables and can be selected so that the structure within the scan cone 30 can be fully visualized. The internal scan line is not a peripheral scan line. Peripheral scan lines 31A-F occupy the periphery of the cone and converge near the apex of the scan cone 30. Therefore, it represents the limit around the scanning cone 30.

図３Ａは２次元の走査面の回転配列で形成された円錐形でトランシーバーから放射している超音波走査円錐を表す。ドーム２０から放射している走査円錐４０は回転配列として集合した複数の走査面４２を含んでいる。回転配列内の走査面は角度θで角をなして隔てられる。   FIG. 3A represents an ultrasonic scanning cone emanating from a transceiver in a cone shape formed by a rotating array of two-dimensional scanning planes. The scanning cone 40 radiating from the dome 20 includes a plurality of scanning planes 42 assembled as a rotating array. The scan planes in the rotating array are separated at an angle θ.

図３Ｂは回転配列の走査面を示している。走査面４２は第１辺（直角三角形の辺）４４と第２辺４６の間をおよそφのピボット角度で回転して旋回する走査線４８によって形成される。走査面４２の深さは走査線４８の有効長ｒで割り出される。走査面４２の面積は走査線４８の長さｒと第１辺４４と第２辺４６の間をおよそφのピボット角度で移動しながら走査線４８によって走査された領域の積として割り出される。   FIG. 3B shows the scanning plane of the rotational arrangement. The scanning plane 42 is formed by a scanning line 48 that rotates between a first side (side of a right triangle) 44 and a second side 46 by rotating at a pivot angle of about φ. The depth of the scanning plane 42 is determined by the effective length r of the scanning line 48. The area of the scanning plane 42 is determined as the product of the area scanned by the scanning line 48 while moving between the length r of the scanning line 48 and the first side 44 and the second side 46 at a pivot angle of approximately φ.

図４は本発明の一実施形態による体腔の液体を識別するためにデータ収集の方法を説明するべく使用される、患者２６の外部に配置されたトランシーバー１０の等角図である。トランシーバー１０は患者２６の表面部分に接して配置され、目標の位相がトリガーされる。ある特定の実施形態において、トランシーバー１０は次に２次元の連続的な取得モードで操作される。それによって操作者が患者２６の外部を複数箇所横切って物理的にトランシーバー１０を移動させるにつれてデータが連続的に得られて、ディスプレイ２４（あるいは別の外部表示装置）に別々の走査面画像として表示することができる。この実施形態において、ディスプレイ２４、あるいは別のディスプレイ装置上で連続的に見ることができるリアルタイムの２次元画像を連続的に得るために、操作者はトランシーバー１０を腹部位であちこち動かしてトランシーバー１０のトリガー１４を押す。例えば、膀胱を含む解剖学的部分が画像化されると、膀胱内に閉じ込められた尿が暗い領域として現われ、尿の流体の面積を計算することができる。尿の流体の面積の英数字の表示（例えばcm2）を計算しディスプレイ２４上に視覚的に表示することもできる。同様に、患者２６が妊婦である場合、子宮内の羊水を画像化して該当する羊水面積を計算してディスプレイ２４上に表示することができる。２つの寸法測定が得られると、走査円錐４０と類似の複数の走査面配列として３次元走査を取得することで尿と羊水の量はそれぞれ膀胱と子宮において測定される。あるいは、２次元の測定が３次元の分散走査線として取得される場合、３次元の走査は走査円錐３０に類似の３次元の分散走査線の３次元の走査円錐として行われる。腔セレクター１６（図１に図示）が被検者の単一あるいは複数の腔の容積を検知して測定するように作動する。ある実施形態において、３次元の超音波画像を取得するためにトランシーバー１０が恥骨結合上に置かれた場合、単一腔は膀胱と子宮のうちの１つを含み、複数腔は膀胱と子宮を含む。 FIG. 4 is an isometric view of the transceiver 10 located external to the patient 26 used to describe the method of data collection to identify body cavity fluids according to one embodiment of the present invention. The transceiver 10 is placed against the surface portion of the patient 26 and the target phase is triggered. In certain embodiments, the transceiver 10 is then operated in a two-dimensional continuous acquisition mode. Data is thus continuously acquired as the operator physically moves the transceiver 10 across multiple locations outside the patient 26 and displayed as separate scan plane images on the display 24 (or another external display device). can do. In this embodiment, in order to continuously obtain real-time two-dimensional images that can be viewed continuously on the display 24 or another display device, the operator moves the transceiver 10 around the abdominal site to Press the trigger 14. For example, when an anatomical portion including the bladder is imaged, urine trapped in the bladder appears as a dark area and the area of urine fluid can be calculated. An alphanumeric display (eg, cm 2 ) of the area of urine fluid can be calculated and displayed visually on the display 24. Similarly, when the patient 26 is a pregnant woman, the amniotic fluid in the uterus can be imaged and the corresponding amniotic fluid area can be calculated and displayed on the display 24. Once two dimensional measurements are obtained, the amount of urine and amniotic fluid is measured in the bladder and uterus, respectively, by taking a three-dimensional scan as a plurality of scan plane arrays similar to the scan cone 40. Alternatively, if the two-dimensional measurement is acquired as a three-dimensional distributed scan line, the three-dimensional scan is performed as a three-dimensional scan cone with a three-dimensional distributed scan line similar to the scan cone 30. A cavity selector 16 (shown in FIG. 1) is operative to detect and measure the volume of the subject's single or multiple cavities. In certain embodiments, when the transceiver 10 is placed over the pubic joint to acquire a three-dimensional ultrasound image, the single cavity includes one of the bladder and uterus, and the multiple cavities include the bladder and uterus. Including.

図５は本発明の別の実施形態によるトランシーバー１０の等角図である。トランシーバー１０はサポートクレードル５０で受け止められるような構造になっている。サポートクレードル５０は電源５１に接続されてクレードル５０に電気エネルギーを供給し、それがトランシーバー１０に導電的にあるいは誘導的に伝達されてトランシーバー１０内に配置された電源供給部に充電電流を供給する。さらにサポートクレードル５０はクレードル５０内に置かれるとトランシーバー１０から超音波データを受け取るように設定され、そのデータはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）を使ったリンク、ＩＥＥＥ１３９４準拠のＦＩＲＥＷＩＲＥバス、ＲＳ−２３２に互換性を持つリンク、あるいはさらに他のプロトコル準拠の他の同様の通信リンク等のデジタル通信リンク３８を介して、外部処理装置（図３には不図示）に転送することもできる。他の実施形態において、通信リンク３８は無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）あるいは無線の広域ネットワーク（ＷＡＮ）等の無線リンクでもよい。あるいはクレードル５０はリンク３８で電力を供給されることも可能である。   FIG. 5 is an isometric view of transceiver 10 according to another embodiment of the present invention. The transceiver 10 is structured to be received by the support cradle 50. The support cradle 50 is connected to a power source 51 to supply electrical energy to the cradle 50, which is conductively or inductively transmitted to the transceiver 10 to supply a charging current to a power supply unit disposed in the transceiver 10. . In addition, the support cradle 50 is configured to receive ultrasound data from the transceiver 10 when placed in the cradle 50, and the data is compatible with a universal serial bus (USB) link, IEEE1394 compliant FIREWIRE bus, RS-232. Can be forwarded to an external processing device (not shown in FIG. 3) via a digital communication link 38, such as a flexible link or other similar communication link compliant with other protocols. In other embodiments, the communication link 38 may be a wireless link such as a wireless local area network (LAN) or a wireless wide area network (WAN). Alternatively, cradle 50 can be powered by link 38.

通信リンク３８はさらにトランシーバー１０から画像化データを転送しソフトウェアのアップデートあるいは改訂を外部処理装置からトランシーバー１０に転送するための手段を便利に提供することができる。ある実施形態において、クレードル５０はデータが通信リンク３８を介して外部処理装置に転送される前にトランシーバー１０から受信したデジタルデータの保存が操作可能なメモリ素子を含むことができる。   The communication link 38 may further conveniently provide a means for transferring imaging data from the transceiver 10 and transferring software updates or revisions from the external processing device to the transceiver 10. In some embodiments, cradle 50 may include a memory element operable to store digital data received from transceiver 10 before the data is transferred to an external processing device via communication link 38.

図５Ｂは画像化システム５５の概略図を示す。画像化システム５５はサポートクレードル５０内に配置されたトランシーバー１０を含む。通信リンク３８はクレードル１２に収容されたトランシーバー１０をコンピューター６２と接続する。コンピューター６２はデスクトップ、ラップトップ、他のマイクロプロセッサーベースの携帯計算装置であってもよい。トランシーバー１０からのデータはクレードル５０を通って通信リンク３８経由でコンピューター６２に転送される。通信リンク３８は図５Ｂに示すような導電性リンクであってもよいし、無線周波数リンク、あるいは無線赤外線リンク等の光リンクであってもよい。コンピューター６２には、超音波信号の処理、画像化プログラムの読出しや超音波の高画質化手順を行なうための指示など、特定の実施形態のアルゴリズムを実行する実行可能プログラムが内蔵されている。様々な超音波画像は１次元の超音波画像、２次元画像、３次元のレンダリング、および読み出した画像化プログラムや指示からの高画質化画像を含む超音波信号データを処理することで作成される。生成された画像はコンピューター６２内に格納することができる。   FIG. 5B shows a schematic diagram of the imaging system 55. Imaging system 55 includes a transceiver 10 disposed within a support cradle 50. The communication link 38 connects the transceiver 10 accommodated in the cradle 12 to the computer 62. Computer 62 may be a desktop, laptop, or other microprocessor-based portable computing device. Data from the transceiver 10 is transferred to the computer 62 via the communication link 38 through the cradle 50. The communication link 38 may be a conductive link as shown in FIG. 5B, or may be an optical link such as a radio frequency link or a wireless infrared link. The computer 62 incorporates an executable program for executing an algorithm of a specific embodiment such as processing of an ultrasonic signal, reading of an imaging program, and an instruction for performing an ultrasonic image quality enhancement procedure. Various ultrasound images are created by processing ultrasound signal data including one-dimensional ultrasound images, two-dimensional images, three-dimensional rendering, and high-quality images from read imaging programs and instructions. . The generated image can be stored in the computer 62.

図６は本発明の別の実施形態によるネットワーク画像化システム６０の部分的な等角線図である。画像化システム６０は上記で開示した１つかそれ以上の実施形態による１つかそれ以上のトランシーバー１０を含む。１つかそれ以上のトランシーバー１０はサポートクレードル５０に置くことができ、そのクレードルは実施できるように携帯計算装置６２に接続されており、その計算装置は通信リンク３８を介して１つかそれ以上のトランシーバー１０から画像化データを受信するように適切に設定されている。通信リンク３８は図６に示すような導電性リンクであってもよいし、無線周波数リンク、あるいは無線赤外線リンク等の光リンクであってもよい。携帯計算装置６２は通信網７２上でサーバ６６と通信する。図６に図示のネットワーク画像化システム６０には２つのトランシーバー１０が示されているが、それ以上あるいはそれ以下のトランシーバー１０があってもよい。さらに、超音波信号の処理はトランシーバー１０、携帯計算装置６２、サーバ６６の間で分担されてもよい。例えば、トランシーバー１０は本発明の他の実施形態において、超音波信号を処理しアルゴリズムを使って超音波画像を生成するように設定することができる。または携帯計算装置６２あるいはトランシーバー１０から超音波信号を受信後のサーバ６６によってさえも超音波画像を生成することができる。ネットワーク画像化システム６０のある実施形態において、高画質の超音波画像を生成する画像化アルゴリズムはサーバ６６上に存在する。各携帯計算装置６２はそれぞれトランシーバー１０から取得した信号をクレードル５０を通して受信し携帯計算装置６２に格納する。その次に計算装置６２は、追加の超音波の高画質化手順を行なうためにサーバ６６から画像化プログラムおよび指示を読み出す。その後各個人用計算装置６２は１次元的な超音波画像、２次元画像、３次元レンダリングや読み出した画像化プログラムと指示からの高画質画像などの超音波データの処理により様々な超音波画像を生成する。生成された画像はサーバ６６上に格納することができる。   FIG. 6 is a partial isometric view of a network imaging system 60 according to another embodiment of the present invention. The imaging system 60 includes one or more transceivers 10 according to one or more embodiments disclosed above. One or more transceivers 10 can be placed in the support cradle 50, which cradle is connected to a portable computing device 62 so that it can be implemented, and the computing device is connected to the one or more transceivers via the communication link 38. 10 is appropriately set to receive imaging data from 10. The communication link 38 may be a conductive link as shown in FIG. 6, or may be an optical link such as a radio frequency link or a wireless infrared link. The portable computing device 62 communicates with the server 66 over the communication network 72. Although two transceivers 10 are shown in the network imaging system 60 illustrated in FIG. 6, there may be more or fewer transceivers 10. Furthermore, processing of ultrasonic signals may be shared among the transceiver 10, the portable computing device 62, and the server 66. For example, the transceiver 10 can be configured to process an ultrasound signal and generate an ultrasound image using an algorithm in other embodiments of the invention. Alternatively, the ultrasound image can be generated even by the server 66 after receiving the ultrasound signal from the portable computing device 62 or the transceiver 10. In one embodiment of the network imaging system 60, an imaging algorithm that generates high quality ultrasound images resides on the server 66. Each portable computing device 62 receives the signal acquired from the transceiver 10 through the cradle 50 and stores it in the portable computing device 62. The computing device 62 then reads the imaging program and instructions from the server 66 to perform additional ultrasound image quality enhancement procedures. Thereafter, each personal computer 62 generates various ultrasonic images by processing ultrasonic data such as a one-dimensional ultrasonic image, a two-dimensional image, a three-dimensional rendering or a read imaging program and a high-quality image from an instruction. Generate. The generated image can be stored on the server 66.

別のある実施形態では、画像化プログラムと指示はサーバ５０上のみに存在しサーバ５０上で実行される。各携帯計算装置６２はクレードル５０を通してトランシーバー１０から取得した信号を受信して携帯計算装置６２に転送する。すると装置６２は信号をサーバ６６に伝達し、１次元画像、２次元画像、３次元のレンダリング、その他の類似の画像を含む所望の超音波画像を生成するために信号を処理する。超音波画像はサーバ６６上に格納してもよいし、１つかそれ以上の個人用計算装置６２に転送してもよい。   In another embodiment, the imaging program and instructions reside only on server 50 and are executed on server 50. Each portable computing device 62 receives the signal acquired from the transceiver 10 through the cradle 50 and transfers it to the portable computing device 62. The device 62 then communicates the signal to the server 66 and processes the signal to generate a desired ultrasound image including a one-dimensional image, a two-dimensional image, a three-dimensional rendering, and other similar images. The ultrasound image may be stored on the server 66 or transferred to one or more personal computing devices 62.

図７は本発明のまた別の実施例におけるネットワーク画像化システム８０の部分的な等角線図である。本発明の実施形態の多くの要素を他の実施形態と関連させて詳しく説明したが簡潔にするためにこれ以上の説明は避ける。ネットワーク画像化システム８０は通信網７２とサーバ６６の間に置かれた公衆データ網８２を含む。公衆データ網８２はＬＡＮ、ＷＡＮあるいはインターネットを含んでもよい。したがって、公衆データ網８２と関連する他の計算装置８４は携帯計算装置６２およびサーバ６６と画像化データおよび／または超音波画像を通信することができる。図７に図示のネットワーク画像化システム８０には２つのトランシーバー１０が示されているが、それ以上あるいはそれ以下のトランシーバー１０があってもよい。   FIG. 7 is a partial isometric view of a network imaging system 80 in yet another embodiment of the invention. Although many elements of embodiments of the present invention have been described in detail in connection with other embodiments, further description is avoided for the sake of brevity. Network imaging system 80 includes a public data network 82 located between communication network 72 and server 66. Public data network 82 may include a LAN, WAN, or the Internet. Accordingly, other computing devices 84 associated with public data network 82 can communicate imaging data and / or ultrasound images with portable computing device 62 and server 66. Although two transceivers 10 are shown in the network imaging system 80 illustrated in FIG. 7, there may be more or fewer transceivers 10.

図８は本発明の他の実施形態を説明するために使用される患者の体の部分の超音波画像９０である。画像９０は扇状の走査面４２を形成するために複数の走査線４８を患者の選択された解剖学的部分の方に下方に向けて投射することで形成される。走査面４２は選択された解剖学的部分の３次元の画像化情報を取得できるよう走査円錐４０（図３Ａに図示）を生成するためにトランシーバー１０を通って伸びる軸のまわりを回転することができる。したがって、超音波エネルギーが選択された解剖学的部分に投射されると、膀胱、膀胱の前壁、膀胱の後壁を含む様々な内部構造が超音波エネルギーを反射する可能性がある。図８に示すように、膀胱は尿等の流体量を含むかもしれない。前述の構造は一般に画像の解像力に困難を生じる。特に、超音波画像は流体が充満した腔、あるいは流体が充満した腔の境界を形成する組織、あるいは画像化された解剖学的部分中のさらに他の構造細部を適切に解像できない可能性がある。さらに、前述の構造は一般に非線形な方法で超音波エネルギーに反応するので、反射した超音波エコーは、超音波の基本周波数の１つかそれ以上の高調波を含んでいる。   FIG. 8 is an ultrasound image 90 of a patient body part used to describe another embodiment of the present invention. The image 90 is formed by projecting a plurality of scan lines 48 downward toward a selected anatomical portion of the patient to form a fan-shaped scan plane 42. The scan plane 42 can rotate about an axis extending through the transceiver 10 to generate a scan cone 40 (shown in FIG. 3A) so that three-dimensional imaging information of a selected anatomical portion can be obtained. it can. Thus, when ultrasound energy is projected onto selected anatomical parts, various internal structures including the bladder, the anterior wall of the bladder, and the posterior wall of the bladder may reflect the ultrasound energy. As shown in FIG. 8, the bladder may contain an amount of fluid such as urine. The above-described structure generally causes difficulty in image resolution. In particular, ultrasound images may not be able to adequately resolve fluid-filled cavities, tissue that forms the boundaries of fluid-filled cavities, or other structural details in the imaged anatomy. is there. Furthermore, since the above-described structure is responsive to ultrasonic energy in a generally non-linear manner, the reflected ultrasonic echo contains one or more harmonics of the ultrasonic fundamental frequency.

様々な流体および組織の非線形の動きの１つの測定法はゴールドバーグ（Ｇｏｌｄｂｅｒｇ）数値（Ｇ）である。Ｇは、超音波エネルギーを受けると組織または流体の非線形効果により一般に超音波減衰を高調波の歪みと関連づける無次元量である。したがって、Ｇ値が約１である時、非線形効果は組織中の減衰効果に相当する。Ｇ値が水または尿のように１よりはるかに大きい場合、非線形過程が支配的である。Ｇ値が軟組織のように１未満である場合、減衰効果がより支配的である。例えば、脂肪組織はおよそ０．２７のゴールドバーグ値であり、血液、肝臓、筋肉はおよそ１のＧ値であることが知られている。これに対して、尿等の流体はおよそ１０４のＧ値である。   One measure of the non-linear motion of various fluids and tissues is the Goldberg number (G). G is a dimensionless quantity that generally relates ultrasonic attenuation to harmonic distortion due to tissue or fluid nonlinear effects when subjected to ultrasonic energy. Therefore, when the G value is about 1, the non-linear effect corresponds to the attenuation effect in the tissue. Non-linear processes are dominant when the G value is much greater than 1 such as water or urine. When the G value is less than 1 as in soft tissue, the damping effect is more dominant. For example, it is known that adipose tissue has a Goldberg value of approximately 0.27 and blood, liver, and muscle have a G value of approximately 1. In contrast, fluid such as urine has a G value of about 104.

さらに図９を参照して、走査面４２は女性の患者の膀胱および子宮を通って伸びる走査線１０２を少なくとも１本含んでいる可能性がある。図９で「ケース１」と呼ばれるこの状態において、膀胱は比較的大量の尿を含んでいる。図９に図示の解剖学的領域が走査される時、一般に膀胱と子宮はエコー輝度が低い領域として表示される。既知の画像処理ソフトウェアは（優先権主張の段落に挙げた１つかそれ以上の参考資料からの引用によって本明細書に取り込まれる）エコー輝度の低い最も浅い領域を画像化するために使用することができる。画像の曖昧さがないようにエコー輝度が低い領域は一般に優先的に選択されるので、膀胱は容易に識別できる。   Still referring to FIG. 9, the scan plane 42 may include at least one scan line 102 extending through the bladder and uterus of the female patient. In this state, referred to as “Case 1” in FIG. 9, the bladder contains a relatively large amount of urine. When the anatomical region shown in FIG. 9 is scanned, the bladder and uterus are generally displayed as regions with low echo intensity. Known image processing software may be used to image the shallowest regions of low echo intensity (incorporated herein by reference from one or more of the references listed in the priority paragraph). it can. A region with low echo intensity is generally preferentially selected so that there is no ambiguity in the image, so that the bladder can be easily identified.

次に図１０を参照して、図９の解剖学的領域の典型的なエコー振幅の反応が示されている。図１０に描写するようなエコー振幅の反応は、引用によって本明細書に取り込まれる１つかそれ以上のアルゴリズムを応用することで取得することができる。例えば、バーナードその他の米国特許第６，６７６，６０５号、マクモロウその他の米国特許第５，２３５，９８５号、ガングリーその他の米国特許第４，９２６，８７１号に開示された計算アルゴリズムを使用することができる。   Referring now to FIG. 10, a typical echo amplitude response for the anatomical region of FIG. 9 is shown. The echo amplitude response as depicted in FIG. 10 can be obtained by applying one or more algorithms incorporated herein by reference. For example, using the computational algorithms disclosed in Bernard et al. US Pat. No. 6,676,605, McMolow et al. US Pat. No. 5,235,985, Gangley et al. US Pat. No. 4,926,871. Can do.

（図９に図示のように）両方の器官が流体でかなり満たされた場合、膀胱と子宮の辺縁は比較的検出可能であり、したがって一般に識別可能である。この場合、比較的充満した膀胱は体のより浅部で比較的Ｕ字型の谷を示す。これに対して、子宮によって表示された対応Ｕ字型のプラトーは一般に体のより深部で識別可能である。このように、本発明の実施形態は上記のように両方の器官が体液で比較的満たされている場合に精度と診断を向上できる一方で、１つあるいは両方の器官が充満されていない時の体の領域の画像化にも適している。   If both organs are fairly filled with fluid (as shown in FIG. 9), the bladder and uterine margins are relatively detectable and thus generally distinguishable. In this case, the relatively full bladder shows a relatively U-shaped valley in the shallower part of the body. In contrast, the corresponding U-shaped plateau displayed by the uterus is generally identifiable deeper in the body. Thus, embodiments of the present invention can improve accuracy and diagnosis when both organs are relatively filled with body fluids as described above, while one or both organs are not full. It is also suitable for imaging body regions.

図１１は図９の解剖学的領域を図示したもので少なくとも１本の走査線１０４は膀胱と子宮を通って伸びており、その膀胱は比較的少量の尿を含む。この状態は図１１で「ケース２」と呼ばれる。図９のケース１の状態に較べて、膀胱の容積はケース２の状態で大きく減少したので、エコー輝度が低い領域はこの場合は主に子宮である。現在の画像処理方法においては、膀胱と子宮を識別するためにエコー輝度の低い領域の平均は閾値と比較されるが、これは画像エラーを招くおそれがある。   FIG. 11 illustrates the anatomical region of FIG. 9, wherein at least one scan line 104 extends through the bladder and uterus, the bladder containing a relatively small amount of urine. This state is called “Case 2” in FIG. Compared with the state of case 1 in FIG. 9, the volume of the bladder was greatly reduced in the state of case 2, so the region where the echo intensity is low is mainly the uterus in this case. In current image processing methods, the average of low echo intensity regions is compared to a threshold to distinguish between the bladder and uterus, which can lead to image errors.

図１２は図１１の解剖学的領域に対応したエコーの振幅の応答である。比較的空の膀胱は比較的狭い谷を示す。これに対して、子宮は比較的広いＵ字型の谷を形成する。結果として、膀胱が少量の尿を含んでいる時は子宮と識別するのはそれほど容易ではない。本開示の実施形態は閉じた組織の界面に隣接する腔の中の流体の超音波信号の高調波の違いをより正確に検出するアルゴリズムを使用することによって前述の問題により適切に対応する。   FIG. 12 is an echo amplitude response corresponding to the anatomical region of FIG. A relatively empty bladder shows a relatively narrow valley. In contrast, the uterus forms a relatively wide U-shaped valley. As a result, it is not so easy to distinguish from the uterus when the bladder contains a small amount of urine. Embodiments of the present disclosure better address the aforementioned problem by using an algorithm that more accurately detects the harmonic difference of the ultrasound signal of the fluid in the cavity adjacent to the closed tissue interface.

図１３は図解したもので、本発明の実施形態による解剖学的領域を画像化する方法を図示するために使用する。Ａモードの走査線１０６は第１体腔１１０、例えば、図９および１１に描写したそれぞれケース１（比較的充満した膀胱の場合）とケース２（ほとんど空の膀胱の場合）の膀胱と子宮に投射される。投射された超音波の波形は腔１１０に先行する組織に相当する走査線１０６の距離d1に沿った組織と走査線１０６に沿った腔１１０の内部に相当する距離d2によって変わる。走査線１０６に沿った他の介在する腔、例えば子宮もまた投射された超音波の波形を変える可能性がある。 FIG. 13 is illustrated and used to illustrate a method of imaging an anatomical region according to an embodiment of the present invention. A-mode scan line 106 is projected onto first body cavity 110, eg, the bladder and uterus of Case 1 (for a relatively full bladder) and Case 2 (for an almost empty bladder), respectively, depicted in FIGS. Is done. The waveform of the projected ultrasonic wave changes depending on the tissue along the distance d 1 of the scanning line 106 corresponding to the tissue preceding the cavity 110 and the distance d 2 corresponding to the inside of the cavity 110 along the scanning line 106. Other intervening cavities along the scan line 106, such as the uterus, may also alter the projected ultrasound waveform.

第１腔１１０は低エコーで領域RHと指定される。走査面４２に示す他の異なったエコー領域には低エコー領域R3、 R4、 R5がある。走査線１０６に沿った体腔１１０内および通過する超音波エネルギーは各腔のそれぞれの容積、すなわち腔１１０に相当するV1を割り出すために画像解析アルゴリズムにかけることができる。第１体腔１１０の後壁あるいは他の境界から反射された信号はＷＲ１として指定されたウィンドウ領域で処理されたウィンドウ関数である。ＷＲ１領域は腔１１０の後壁界面に隣接した末端の組織の部分に及び、さらに腔１１０の後壁界面に最も近い走査線１０６に沿った腔空間の部分にまで及ぶ。 First cavity 110 is designated as region RH with low echo. Other different echo areas shown on the scan plane 42 include low echo areas R 3, R 4, R 5 . The ultrasonic energy in and through the body cavities 110 along the scan line 106 can be subjected to an image analysis algorithm to determine the respective volume of each cavity, ie, V 1 corresponding to the cavity 110. The signal reflected from the back wall or other boundary of the first body cavity 110 is a window function processed in the window region designated as WR1. The WR1 region extends to the portion of the distal tissue adjacent the posterior wall interface of the cavity 110 and further to the portion of the cavity space along the scan line 106 closest to the posterior wall interface of the cavity 110.

ＷＲ１領域で、ウィンドウ関数処理は基本周波数foと走査線１０６に沿ったＷＲ１空間内に生成される選択された高次高調波2foから成る生データを決定する。走査線１０６が生体に投射される際に異なる組織および／または流体に出くわすのでＷＲ１内で生成された高次高調波の大きさは変わる。したがって、腔１１０内の流体量と流体組成は腔１１０の後壁界面に最も近い走査線１０６の近くで高次高調波2foの大きさを変える。 In WR1 region, to determine the raw data consisting of the window function processing is the fundamental frequency f o and the selected high-order harmonic 2f o is generated WR1 space along the scan line 106. Since the scan line 106 encounters different tissues and / or fluids when projected onto the living body, the magnitude of the higher order harmonics generated in WR1 will vary. Thus, the amount and composition of fluid in cavity 110 changes the magnitude of higher order harmonics 2 f o near scan line 106 that is closest to the back wall interface of cavity 110.

図１４は図１３の高周波の音波が当てられた領域のスペクトルをグラフにしたもので、妊娠していない女性の子宮とほぼ充満した膀胱である。基本周波数foはピーク値１４０を持ち高次高調波2foはピーク値１４２を持つ。基本と高調波のピーク値の１４０と１４２は対応するエコーの振幅の応答を処理するウィンドウ関数の結果である。高調波ピーク１４２の大きさは基本周波数ピーク１４０でピーク１４２を割ることによって標準化することができる。したがって、ほぼ充満した膀胱の尿から生じる高いゴールドバーグ数値は周波数比の高い等級に対応することを言及しておく。異なる尿量および／または子宮等の他の器官の存在もまた周波数比の大きさを変える。第１腔１１０の第２高調波のピーク１４２の大きさは子宮の存在、尿量、および膀胱内の尿組成によって影響される。尿の組成および量はこのように割り出すことができる。 FIG. 14 is a graph of the spectrum of the region to which the high-frequency sound wave of FIG. 13 is applied, and shows a bladder that is almost full of the womb of a non-pregnant woman. The fundamental frequency f o has a peak value 140 and the higher order harmonic 2 f o has a peak value 142. The fundamental and harmonic peak values 140 and 142 are the result of a window function that processes the response of the corresponding echo amplitude. The magnitude of the harmonic peak 142 can be standardized by dividing the peak 142 by the fundamental frequency peak 140. Thus, it should be noted that the high Goldberg number resulting from urine of a nearly full bladder corresponds to a high frequency ratio grade. Different urine volumes and / or the presence of other organs such as the uterus also change the magnitude of the frequency ratio. The magnitude of the second harmonic peak 142 of the first cavity 110 is affected by the presence of the uterus, urine volume, and urine composition in the bladder. The composition and amount of urine can thus be determined.

図１５は図１３の高周波の音波が当てられた領域のスペクトルをグラフにしたもので、大量の血液と子宮液を含んだ組織がある妊娠していない女性の子宮およびほぼ空の膀胱である。スペクトルのグラフ化はウィンドウ領域ＷＲ１の内で基本ピーク１５０と対応するエコーの応答の周波数領域処理から生じる高次高調波ピーク１５２を示す。図示のように、妊娠していない女性のＷＲ１の内の高調波のスペクトルは実質的により大きい流体量を持つ妊娠していない女性よりも一般に低いゴールドバーグ数値を示す。周波数比（2f0/f0）の大きさは同様により低い。図１５に示すように可変組成で血液と混じり合った尿液はまた高次高調波ピーク１５２の大きさを変える可能性がある。したがって、流体が混じり合った混合物は一般により低いゴールドバーグ数値を示すので、第１腔１１０の内で形成された反射されたスペクトル成分は図１４に描写の混ざり物のない子宮液と比較して、さらに低い高調波比（2f0/f0）を持っている可能性がある。 FIG. 15 is a graph of the spectrum of the region to which the high-frequency sound wave of FIG. 13 is applied, and shows the uterus and almost empty bladder of a non-pregnant woman with a tissue containing a large amount of blood and uterine fluid. The spectral graph shows the higher order harmonic peaks 152 resulting from the frequency domain processing of the echo response corresponding to the fundamental peak 150 within the window region WR1. As shown, the spectrum of harmonics in WR1 of a non-pregnant woman generally shows a lower Goldberg number than a non-pregnant woman with a substantially larger fluid volume. The magnitude of the frequency ratio (2f 0 / f 0 ) is similarly lower. As shown in FIG. 15, urine fluid mixed with blood with a variable composition may also change the magnitude of the higher harmonic peak 152. Therefore, the mixed mixture of fluids generally exhibits a lower Goldberg number, so the reflected spectral components formed within the first cavity 110 are compared to the unmixed uterine fluid depicted in FIG. , May have a lower harmonic ratio (2f 0 / f 0 ).

引き続き図１４と図１５を参照して、本発明の実施形態を説明する。本実施形態は非線形の波の伝播と体液中の超音波エネルギーの減衰の変化に基づく。後壁の超音波スペクトルは反射された高調波成分を割り出すために処理されて、この高調波成分は周波数比を形成することで基本の超音波エネルギー成分と比較される。次に結果値は下記に説明するように、介在組織iのｆ0と2ｆ0の間の選択された周波数jで減衰の差を調整することができる。 With continued reference to FIGS. 14 and 15, an embodiment of the present invention will be described. This embodiment is based on changes in nonlinear wave propagation and attenuation of ultrasonic energy in body fluids. The back wall ultrasound spectrum is processed to determine the reflected harmonic component, which is compared to the fundamental ultrasound energy component by forming a frequency ratio. The resulting value can then adjust the difference in attenuation at a selected frequency j between f 0 and 2f 0 of the intervening tissue i, as described below.

選択されたウィンドウの基本周波数成分の減衰の合計は以下の方程式Ｅ１で表される。   The total attenuation of the fundamental frequency component of the selected window is represented by the following equation E1.

Ｅ１：Aｆ0 = 2d1 σ11 + 2d2σ21 ≒ 2d1σ11 dB ここでσijは周波数jにおける組織ｉの減衰係数で距離d1とd2は図１３に示すものである。 E1: A f0 = 2d 1 σ 11 + 2d 2 σ 21 ≈ 2d 1 σ 11 dB where σ ij is the attenuation coefficient of the tissue i at the frequency j, and the distances d 1 and d 2 are as shown in FIG.

高次高調波周波数の成分の減衰の合計は以下の方程式Ｅ２で表される。   The total attenuation of the components of the higher harmonic frequency is expressed by the following equation E2.

Ｅ２：A2ｆ0 = 2d1 σ12 + 2d2 σ22 ≒ 2d1 σ12 dB
高次高調波の基本波成分に対する減衰の差はしたがって方程式Ｅ３で定義される。 E2: A 2f0 = 2d 1 σ 12 + 2d 2 σ 22 ≒ 2d 1 σ 12 dB
The difference in attenuation relative to the fundamental component of the higher harmonics is thus defined by equation E3.

Ｅ３：A 比率 = 2d1 (σ21- σ11) dB
例えば、約１．１ｄＢ／ｃｍの減衰率を持つ軟組織において、減衰係数σ12はf0＝３．７ＭＨｚの時におよそ約３．７ｄＢ／ｃｍである、したがって、振幅比は方程式Ｅ４となる。 E3: A ratio = 2d 1 (σ 21 -σ 11 ) dB
For example, in soft tissue with an attenuation factor of approximately 1.1 dB / cm, the attenuation coefficient σ 12 is approximately 3.7 dB / cm when f 0 = 3.7 MHz, and therefore the amplitude ratio is equation E4.

Ｅ４：A 比率 = 2d1 (3.7 dB/cm)
前述に基づいて、高調波のパワーの振幅と周波数比が導き出されて被検者および／または非生物の試験的装置から導き出される既知の流体量および流体組成と関連づけることができる。次にそれは流体量の測定あるいは高周波の音波が当てられた被検者の流体組成の識別に有用なデータの符号用に、容易にアクセスできる参照テーブル、較正グラフあるいは他の適切な手段に符号化される。 E4: A ratio = 2d 1 (3.7 (dB / cm)
Based on the foregoing, the amplitude and frequency ratio of the harmonic power can be derived and correlated to a known fluid quantity and fluid composition derived from the subject and / or a non-living test device. It is then encoded into an easily accessible look-up table, calibration graph or other suitable means for signing data useful for measuring fluid volume or identifying the fluid composition of subjects exposed to high frequency sound waves. Is done.

図１６は被検者の膀胱の容積の関数の高調波パワーの較正グラフの例である。高調波のパワーは異なる生体組織および流体に対応するデータが含まれる参照テーブルから取得することもできる。較正グラフはこのように高次振幅と基本周波数振幅が比率2f0/f0で表される時に尿量を割り出すことができる。別な実施形態は前述のウィンドウ関数で強化されたそれぞれの参照テーブルのデータからの他の流体組成用の較正グラフを含むことができる。例えば、羊水と血液の混合物、あるいは羊水／血液／尿の混合物は特定の較正グラフを持つことになる。図１６に図示のグラフは代わりに線形の最小二乗の手順、スプライン手順、多項式手順あるいは他の既知の曲線フィティング手順等の適切な曲線フィティング手順を使って表すことができる。 FIG. 16 is an example of a calibration graph of harmonic power as a function of the subject's bladder volume. The harmonic power can also be obtained from a lookup table containing data corresponding to different biological tissues and fluids. The calibration graph can thus determine the urine volume when the higher order amplitude and the fundamental frequency amplitude are represented by the ratio 2f 0 / f 0 . Another embodiment may include calibration graphs for other fluid compositions from the respective look-up table data augmented with the aforementioned window functions. For example, a mixture of amniotic fluid and blood or a mixture of amniotic fluid / blood / urine will have a specific calibration graph. The graph shown in FIG. 16 can instead be represented using a suitable curve fitting procedure, such as a linear least square procedure, a spline procedure, a polynomial procedure or other known curve fitting procedures.

さらに他のある実施形態において、ゴールドバーグ数値は女性被検者の排尿後の走査で膀胱と子宮を識別するのに使用することができる。子宮は一般に超音波画像で暗い構造として現われるので排尿後の走査で膀胱と誤って識別される可能性がある。これを避けるために、本実施形態は排尿後の女性の膀胱の走査において高調波の振幅の計算を提供する。選択された組み合わせの高調波振幅が選択された閾値より高い場合、走査はおそらく流体を含む。そうでなければ、走査はおそらく女性被検者の子宮を含む。   In yet another embodiment, Goldberg numbers can be used to distinguish between bladder and uterus in a post-urination scan of a female subject. Since the uterus generally appears as a dark structure in the ultrasound image, it can be misidentified as a bladder in a post-urination scan. To avoid this, this embodiment provides for the calculation of harmonic amplitudes in a scan of the female bladder after urination. If the harmonic amplitude of the selected combination is higher than the selected threshold, the scan will probably contain fluid. Otherwise, the scan probably includes the female subject's uterus.

さらに別のある実施形態において、高調波振幅は１つかそれ以上の選択された超音波線、あるいは全体画像内のすべての超音波線に基づいて計算することができる。さらに、高調波は流体が充満した腔の後壁の後ろの領域等のＢモードの画像上で検出された特性によって誘導された関心領域内あるいは関心線で計算することもできる。   In yet another embodiment, the harmonic amplitude can be calculated based on one or more selected ultrasound lines or all the ultrasound lines in the overall image. Furthermore, harmonics can also be calculated within the region of interest or at the line of interest induced by the characteristics detected on the B-mode image, such as the region behind the back wall of the fluid-filled cavity.

さらに他のある実施形態において、高調波振幅の患者間のばらつきを、例えば周波数、ピークツーピーク電圧値、パルス長および他の送信特性等の送信特性の組み合わせを使用して標準化あるいは調整することができる。液体が充満した腔の前壁の深さ等の他の特性はＢモードの画像から抽出することができる。   In still other embodiments, harmonic amplitude variation between patients may be standardized or adjusted using a combination of transmission characteristics such as frequency, peak-to-peak voltage values, pulse lengths and other transmission characteristics, for example. it can. Other characteristics such as the depth of the front wall of the cavity filled with liquid can be extracted from the B-mode image.

図１７は羊水中の血液組成の関数を表した高調波比の較正グラフである。破線の較正線は血液の割合をグラフで割り出すのに使用することができる。ゴールドバーグ数値を様々な体液の組成、例えば被検者の肺内で生じた漏出液および滲出流体、あるいは羊水や尿内の体液などの組成の違いを識別するために使用することもできる。さらに、羊水、尿等の体液中の血液の存在を検出するのに使用することもできる。このように流体間の高調波比の差は流体の組成を識別するのに使用することができる。例えば、図１７に示すように、高調波比３はおよそ２０％の血液組成を持つ羊水に相当する。同様に、４．５に近い高調波比はおよそ６０％の血液組成を持つ羊水に相当する。   FIG. 17 is a harmonic ratio calibration graph showing a function of blood composition in amniotic fluid. A dashed calibration line can be used to graphically determine the percentage of blood. The Goldberg number can also be used to identify different body fluid compositions, for example, differences in composition such as leakage and exudation fluids that occur in the subject's lungs, or body fluids in amniotic fluid or urine. Furthermore, it can also be used to detect the presence of blood in body fluids such as amniotic fluid and urine. Thus, the harmonic ratio difference between fluids can be used to identify the composition of the fluid. For example, as shown in FIG. 17, the harmonic ratio 3 corresponds to amniotic fluid having a blood composition of approximately 20%. Similarly, a harmonic ratio close to 4.5 corresponds to amniotic fluid with a blood composition of approximately 60%.

さらに別のある実施形態において、ゴールドバーグ数値は妊婦の子宮内の血液と羊水を識別するために使用されてもよい。血液は著しく低いゴールドバーグ数値を持つので、羊水と比較して血液を含む領域から生じる第２高調波の歪みは羊水を含む領域とは異なる。このようにゴールドバーグ数値と高調波比は血液と羊水の区別および高周波の音波が当てられた流体の識別を確認するために利用することができる。例えば、羊水量が少ない妊婦の被検者である。子宮はその分血液でさらに溢血して羊水領域の識別がより困難になる。この問題に対処するために、本発明の実施形態は識別処理の補助にゴールドバーグ数値および高調波比を使う。もう１つの例で、Ｂモードの画像において血液は非常に暗く羊水と外観が類似している。このように、Ｂモードの画像で羊水量を測定している間に血液が臍帯、あるいは子宮壁の管内に検出され誤って羊水と識別される可能性がある。ゴールドバーグ数値と一緒に第２高調波の歪みを使用するは羊水と血液を識別するのを助ける。   In yet another embodiment, the Goldberg number may be used to distinguish between blood and amniotic fluid in the womb of a pregnant woman. Since blood has a significantly lower Goldberg number, the distortion of the second harmonic resulting from the region containing blood compared to the amniotic fluid is different from the region containing amniotic fluid. Thus, the Goldberg number and the harmonic ratio can be used to confirm the distinction between blood and amniotic fluid and the fluid to which high-frequency sound waves are applied. For example, a pregnant female subject with low amniotic fluid. The uterus is further overflowed with blood, making it more difficult to identify the amniotic fluid region. To address this problem, embodiments of the present invention use Goldberg numbers and harmonic ratios to assist in the identification process. In another example, blood is very dark and looks similar to amniotic fluid in B-mode images. Thus, while measuring the amount of amniotic fluid in the B-mode image, blood may be detected in the umbilical cord or the uterine wall and mistakenly identified as amniotic fluid. Using the second harmonic distortion along with the Goldberg number helps to distinguish amniotic fluid from blood.

さらに他のある実施例において、ゴールドバーグ数値は胸水の場合の肺中の流体量を識別、分類、測定するのに使用することもできる。   In yet another embodiment, Goldberg numbers can also be used to identify, classify, and measure the amount of fluid in the lungs in the case of pleural effusion.

別の実施例では、画像全体を通して高調波振幅の選択された組み合わせを示しそれによって一般に高調波があることで示される様々な流体領域の検出ができる超音波画像を作成することができる。高調波反射の選択された組み合わせはソフトウェアプログラム、あるいは代わりに従来のハーモニックイメージングの超音波装置の既存ソフトウェアプログラムの改善として取り入れることができる。次に高調波比は係数、A比率で標準化することができる。その結果は各種類の組織の減衰あるいは高調波特性のうちの１つを表す経験から導出した参照テーブルあるいは較正グラフと比較することができる（図１６を参照）。したがって、低いゴールドバーグ数値と低い高調波比率を持つ組織および体液はこうしてより高いゴールドバーグ数値と高調波比を持つ組織および体液と区別することができる。前述の高調波比および参照テーブル（あるいは対応する較正グラフ）を説明したような方法で使用することは、流体と組織の領域の表示をさらに区別して向上させるための別の基礎を提供する。例えば、空に近い小さい容積の膀胱は子宮腔および隣接した組織と適切に区別することができる。 In another example, an ultrasound image can be generated that shows selected combinations of harmonic amplitudes throughout the image, thereby allowing detection of various fluid regions generally indicated by the presence of harmonics. The selected combination of harmonic reflections can be incorporated as a software program, or alternatively an improvement of an existing software program of a conventional harmonic imaging ultrasound device. Next, the harmonic ratio can be standardized by a coefficient and an A ratio . The result can be compared with a lookup table or calibration graph derived from experience representing one of the attenuation or harmonic characteristics of each type of tissue (see FIG. 16). Thus, tissues and fluids with low Goldberg numbers and low harmonic ratios can thus be distinguished from tissues and fluids with higher Goldberg numbers and harmonic ratios. Using the harmonic ratio and look-up table (or corresponding calibration graph) described above in a manner as described provides another basis for further distinguishing and improving the display of fluid and tissue regions. For example, a small volume bladder close to the sky can be properly distinguished from the uterine cavity and adjacent tissue.

本発明の別の実施形態において、ある走査線に沿って生じるかもしれない「衝撃波形成距離」を補正するために付加的調整を行なうことができる。衝撃波形成距離は、超音波の基本周波数が高調波周波数に変形されるにつれて組織および近傍の流体で生じるエネルギー伝達の結果としてゴールドバーグ数値に関連する。例えば、励起周波数３．７ＭＨｚはヒトの組織内で著しい高調波を発生させる。したがって、距離d2（図１３）はまた高調波振幅比を調整するのに使用することができる。 In another embodiment of the present invention, additional adjustments can be made to correct for "shock wave formation distance" that may occur along a scan line. The shock wave formation distance is related to the Goldberg number as a result of energy transfer occurring in the tissue and nearby fluid as the fundamental frequency of the ultrasound is transformed to a harmonic frequency. For example, an excitation frequency of 3.7 MHz generates significant harmonics in human tissue. Thus, distance d 2 (FIG. 13) can also be used to adjust the harmonic amplitude ratio.

図１８は本発明の実施形態による流体量の測定と流体組成の分類のメソッド２００のフローチャートを図示したものである。メソッド２００はブロック２０２の生体の組織、流体、腔の減衰および／または高調波特性を含むデータベースの作成から始まる。データベースは性別、年齢、形態学的な状態、生理的な状態、および病理学的な状態によってさらに特徴づけがなされてもよい。メソッド２００は次にブロック２０４で患者の選択された領域に高周波の音波を当てる。それから、患者の高周波の音波が当てられた領域の超音波パターンはブロック２０６で集計される（下記の図１９を参照）。メソッド２００は次にブロック２０８で超音波パターンの処理と処理したパターンをデータベース情報と比較する。例えば、処理したパターンは図１６の量較正グラフと図１７の組成較正グラフを使って比較されてもよい。次にメソッド２００は、患者の超音波パターンとブロック２１０のデータベースの内容の比較に基づいて、高周波の音波が当てられた領域の組成と高周波の音波が当てられた領域の量の少なくとも１つを割り出すことによって終了する。ブロック２１０で被検者から取得した超音波の測定データは次に量測定を得るために図１６に類似の量較正グラフに応用することができる。同様に、ブロック２１０で被検者から取得した超音波の測定データは流体組成の測定を得るために図１７に類似の組成較正グラフに応用することができる。   FIG. 18 illustrates a flowchart of a method 200 for fluid quantity measurement and fluid composition classification according to an embodiment of the present invention. Method 200 begins with the creation of a database containing attenuation and / or harmonic characteristics of biological tissue, fluid, cavity in block 202. The database may be further characterized by gender, age, morphological status, physiological status, and pathological status. The method 200 then applies high frequency sound waves to the selected area of the patient at block 204. Then, the ultrasound pattern of the region to which the patient's high frequency sound waves are applied is tabulated at block 206 (see FIG. 19 below). The method 200 then compares the processed ultrasonic pattern and the processed pattern at block 208 with database information. For example, the processed patterns may be compared using the quantity calibration graph of FIG. 16 and the composition calibration graph of FIG. The method 200 then determines at least one of the composition of the high frequency sound waved region and the amount of the high frequency sound waved region based on a comparison of the patient's ultrasound pattern and the contents of the database in block 210. Finish by indexing. The ultrasound measurement data obtained from the subject at block 210 can then be applied to a quantity calibration graph similar to FIG. 16 to obtain a quantity measurement. Similarly, ultrasound measurement data obtained from the subject at block 210 can be applied to a composition calibration graph similar to FIG. 17 to obtain fluid composition measurements.

引き続き図１８に示すように、被検者からの処理されたパターンは、量情報を得るために図１６に描写するような参照テーブルあるいは較正グラフと比較することができる。ある一定の検出された流体の構成の割り出しあるいは分類を得るために、図１７に従って、腔内に含まれる体液の種類はゴールドバーグ数値、高調波比、および高周波の音波が当てられた領域内の減衰率の比較分析によって確認されてもよい。データベース内に格納されたゴールドバーグ数値、高調波比、減衰率は次に流体組成を割り出すためにアクセスされる。流体組成はこのようにして前述のように較正グラフへのアクセス、参照テーブルからの補間、あるいは回帰分析の応用により割り出すことができる。図１６および１７に示す量と構成の参照テーブルあるいは較正グラフは、人間のシミュレーションモデルから得た超音波情報データベース、個別のデータベースに格納された患者から得た臨床測定の蓄積、あるいはシミュレーションモデルと臨床測定の組み合わせから取得することができる。他のデータベースは獣医学ベースのデータベースと共に、あるいはそのデータベースなしで、動物のシミュレーションモデルを含むことができる。さらに他のデータベースは、人間と獣医学からのデータベースの組み合わせを含むことができる。   Subsequently, as shown in FIG. 18, the processed pattern from the subject can be compared to a lookup table or calibration graph as depicted in FIG. 16 to obtain quantity information. In order to obtain a certain detected fluid composition or classification, according to FIG. 17, the type of bodily fluid contained in the cavity is within the region subjected to Goldberg number, harmonic ratio, and high frequency acoustic waves. It may be confirmed by a comparative analysis of the decay rate. The Goldberg number, harmonic ratio, and attenuation rate stored in the database are then accessed to determine the fluid composition. The fluid composition can thus be determined by accessing the calibration graph, interpolating from a lookup table, or applying regression analysis as described above. The reference tables or calibration graphs for the quantities and configurations shown in FIGS. 16 and 17 are the ultrasonic information database obtained from a human simulation model, the accumulation of clinical measurements obtained from patients stored in separate databases, or the simulation model and clinical It can be obtained from a combination of measurements. Other databases can include animal simulation models with or without a veterinary-based database. Still other databases can include a combination of databases from human and veterinary medicine.

同様に高周波の音波が当てられた領域内の組織の種類あるいはその組み合わせは、高周波の音波が当てられた患者の領域が示すゴールドバーグ数値、高調波比、減衰率とデータベースに格納された同様の数値、比、率との比較分析によって割り出される。   Similarly, the type or combination of tissues in the area subjected to high-frequency sound waves is the same as that stored in the database with the Goldberg number, harmonic ratio, attenuation rate indicated by the patient area subjected to high-frequency sound waves. Calculated by comparative analysis with numbers, ratios, and rates.

図１９は図１８のサブアルゴリズム２０６の拡張図である。サブアルゴリズム２０６は高周波の音波が当てられた領域から受信したエコー輝度のパターンから、器官壁の容積、器官壁の質量、器官壁の内周によって定義された器官の内部容積、および器官壁の外周によって定義された器官の外部容積の割り出しを可能にする。患者の少なくとも１つの器官がある高周波の音波が当てられた領域の超音波パターンはプロセスブロック２０６−２で集計される。壁の位置が識別されると、壁の位置、復調した大きさのデータ、および膀胱の前壁の領域内の直交振幅復調信号のサブセットは、ある実施形態用の図１９に示すアルゴリズムにしたがってさらに分析するためにマイクロプロセッサーに送られる。まず第１ブロック２０６−２で示すように、膀胱、子宮、あるいは他の器官に関連する超音波データが取得される。一般に膀胱固有のデータは、トランシーバー１０を操作するユーザーが表示画面の受信データを見ながら膀胱、子宮等の器官あるいは複数の器官が図２および３Ａに描写するように十分に円錐の視野内にあるように必要に応じてトランシーバー１０の位置合わせをして得ることができる。   FIG. 19 is an expanded view of the sub-algorithm 206 of FIG. The sub-algorithm 206 determines the volume of the organ wall, the mass of the organ wall, the internal volume of the organ defined by the inner circumference of the organ wall, and the outer circumference of the organ wall from the echo intensity pattern received from the region subjected to the high frequency sound wave. Enables the determination of the external volume of the organ defined by. The ultrasound pattern of the area of the patient where at least one organ is subjected to high frequency sound waves is aggregated at process block 206-2. Once the wall position is identified, the wall position, demodulated magnitude data, and a subset of the quadrature amplitude demodulated signal in the region of the anterior wall of the bladder are further represented according to the algorithm shown in FIG. 19 for an embodiment. Sent to a microprocessor for analysis. First, as indicated by the first block 206-2, ultrasound data relating to the bladder, uterus, or other organs is acquired. In general, the bladder-specific data is within a conical field of view so that the user operating the transceiver 10 sees the received data on the display screen while the bladder, uterus, or other organ or organs are depicted in FIGS. 2 and 3A. Thus, the transceiver 10 can be aligned as necessary.

図１９を再び参照して、説明を膀胱等の特定の器官に限定して、エコー輝度データはトランシーバー１０によって収集される。膀胱の超音波検査データを入手した後、ひし形の判断ブロックとして表示された第２プロセスブロック２０６−４に示すように超音波データは膀胱がおよそ２００〜４００ｍｌを含むかどうか判断するために処理される。クエリー「２００ｍｌ≦容積≦４００ｍｌ？」に対して「Ｎｏ」であれば、第３プロセスブロック２０６−６に示すように、膀胱はおよそ２００〜４００ｍｌまで蓄積することが許される。膀胱が好ましいおよそ２００〜４００ｍｌの容積を既に含んでいることを意味する「Ｙｅｓ」であれば、第４ブロック２０６−８に示すように次に膀胱壁の位置に取り掛かることができる。超音波走査内の器官壁の位置や他の外部境界の割り出しは、現在市場に出ている超音波装置の処理能力内である。しかしながら一般に処理はトランシーバードームから膀胱壁までの走査線の長さを割り出す。壁の位置を含むデータは、コンピューター６２の記憶に格納され膀胱の容積がおよそ２００〜４００ｍｌの範囲内であるかどうか判断するために使用される。膀胱の容積がその範囲内である場合、第５ブロック２０６−１０に示すように超音波データは壁の位置から実際の表面積を割り出すために使用される。高調波比、パワー、ゴールドバーグのＧ−数値を使った前述の方法の応用はおよそ２００−４００ｍｌの範囲内の流体を保持する膀胱の厚み、面積、容積、質量を割り出す精度を高めるために使用することができる。表面積の計算は図２１を参照して以下で説明するが、漿膜下の位置３７２Ａおよび３７２Ｂで定義された膀胱の外壁表面積と粘膜下組織の位置３７４Ａおよび３７４Ｂで定義された膀胱の内壁表面積を計算することができる。第５ブロック２０６−１０で表面積を計算している間に、第６ブロック２０６−１２に示すように反射した超音波が膀胱の前壁から受信される。これらのタスクは並行処理が好ましいが、順次処理でもよい。次に、第７ブロック２０６−１６に示すように、膀胱壁の厚さは壁の位置で重複するコヒーレント信号から割り出される。膀胱壁の厚さの割り出しを以下に詳しく説明する。最後に第７ブロック２０６−１６で示すように、膀胱壁の距離は膀胱の粘膜下組織の前壁と後壁の位置の差として計算される。次に、第８プロセスブロック２０６−２０で、膀胱の内部容積は膀胱の内壁の距離と膀胱の内壁の面積の関数として計算される。   Referring back to FIG. 19, echo intensity data is collected by the transceiver 10, limiting the description to specific organs such as the bladder. After obtaining bladder ultrasound data, the ultrasound data is processed to determine if the bladder contains approximately 200-400 ml, as shown in second process block 206-4, which is displayed as a diamond decision block. The If “No” for the query “200 ml ≦ volume ≦ 400 ml?”, The bladder is allowed to accumulate up to approximately 200-400 ml as shown in the third process block 206-6. If “Yes”, which means that the bladder already contains a preferred volume of approximately 200-400 ml, the position of the bladder wall can then be tackled as shown in the fourth block 206-8. The location of organ walls and other external boundaries within an ultrasound scan are within the processing capabilities of ultrasound devices currently on the market. In general, however, the process determines the length of the scan line from the transceiver dome to the bladder wall. Data including the wall position is stored in the memory of computer 62 and used to determine whether the bladder volume is in the range of approximately 200-400 ml. If the bladder volume is within that range, the ultrasound data is used to determine the actual surface area from the wall location, as shown in the fifth block 206-10. Application of the above method using harmonic ratio, power, and Goldberg G-numbers is used to increase the accuracy of determining the thickness, area, volume, and mass of the bladder holding fluid in the range of approximately 200-400 ml can do. The surface area calculation is described below with reference to FIG. 21, but it calculates the outer wall surface area of the bladder defined by the subserosa locations 372A and 372B and the inner wall surface area of the bladder defined by the submucosa locations 374A and 374B. can do. While calculating the surface area in the fifth block 206-10, reflected ultrasound is received from the anterior wall of the bladder, as shown in the sixth block 206-12. These tasks are preferably parallel processing, but may be sequential processing. Next, as shown in the seventh block 206-16, the bladder wall thickness is determined from the coherent signals that overlap at the wall location. The determination of the bladder wall thickness is described in detail below. Finally, as indicated by the seventh block 206-16, the bladder wall distance is calculated as the difference between the anterior and posterior wall positions of the bladder submucosa. Next, in an eighth process block 206-20, the internal volume of the bladder is calculated as a function of the distance of the inner wall of the bladder and the area of the inner wall of the bladder.

上記の段落で述べた容積の限定は膀胱壁の質量、膀胱壁の容積、および膀胱の内部容積を最適に測定できるように膀胱の容積の範囲として含まれる。容積と質量の計算はこの範囲外の容積にも行えるが、測定の正確さが劣る結果となり、これは高調波比、パワー、ゴールドバーグのＧ−数値を使った前述の方法を応用することで修正することができる。例えば、２００ｍｌ未満あるいは空に近い膀胱は高調波比、パワー、ゴールドバーグのＧ−数値を使った前述の方法で、膀胱壁の厚み、容積、質量、および膀胱の内部・外部の容積を割り出す精度が高められる。例えば膀胱の容積が１０００ｍｌ〜数リットルといった実質的に４００ｍｌ以上の流体の容積をもつ膀胱に対して、本発明はより大きなサイズの膀胱のために２０ｃｍを越える走査線を用いる。本発明は人間および動物の内部器官の厚み、質量、および容積の測定に応用することができる。走査線の長さは走査する内部器官の寸法に合わせて調整される。   The volume limitations mentioned in the above paragraph are included as a range of bladder volumes so that bladder wall mass, bladder wall volume, and internal volume of the bladder can be optimally measured. Volume and mass calculations can be made for volumes outside this range, but the results are inaccurate, which is achieved by applying the method described above using harmonic ratio, power, and Goldberg G-values. It can be corrected. For example, bladders that are less than 200 ml or near the sky are accurate to determine the bladder wall thickness, volume, mass, and internal / external volume of the bladder using the method described above using harmonic ratio, power, and Goldberg G-values. Is increased. For a bladder with a fluid volume of substantially 400 ml or more, for example a bladder volume of 1000 ml to a few liters, the present invention uses scan lines over 20 cm for larger sized bladders. The present invention can be applied to measuring the thickness, mass, and volume of human and animal internal organs. The length of the scan line is adjusted according to the size of the internal organ to be scanned.

第５ブロック２０６−４の表面積の測定は壁の位置で定義された表面の一区画の補間関数の面積を統合することで行われる。数学的な計算を以下に詳しく説明する。   The measurement of the surface area of the fifth block 206-4 is performed by integrating the area of the interpolation function of a section of the surface defined by the position of the wall. The mathematical calculations are described in detail below.

膀胱の表面をSと定義する。この表面は膀胱壁の位置の分析によって割り出された膀胱の実際の表面に相当する。この形は前もって知られていないので、膀胱を球、あるいは楕円体とモデル化することは表面の荒削りな近似値のみを定める。代わりに、表面Sは表面の個々の区画si,jの一連の構成として定義される。ここでiとjは、地球表面を緯度と経度の線に分けるのと同じように、表面の緯度と経度の要素を通して数える。膀胱表面の面積Sは個々の表面区画の総和、S =Σsi,jと定義される。 The surface of the bladder is defined as S. This surface corresponds to the actual surface of the bladder determined by analysis of the position of the bladder wall. Since this shape is not known in advance, modeling the bladder as a sphere or ellipsoid only defines a rough approximation of the surface. Instead, the surface S is defined as a series of configurations of individual sections s i, j of the surface. Here, i and j are counted through the latitude and longitude elements of the surface in the same way as dividing the earth surface into latitude and longitude lines. The area S of the bladder surface is defined as the sum of the individual surface compartments, S = Σs i, j .

図２０は表面の４つの区画成分の略図である。図２０に３次元で描写するように、一例として５つの走査面３２０−３２８が漿膜下の壁の位置３３２を３軸のグラフグリッド３４０に対して実質的に縦方向にわたって送信されるのが見える。５つの走査面は第１走査面３２０、第２走査面３２２、第３走査面３２４、第４走査面３２６、第５走査面３２８を含む。走査面は前記の公式で添字付き変数jで表わされる。５つの縦断走査面に実質的に垂直なのは５本の緯度的な統合線３６０−３６８で、第１統合線３６０、第２統合線３６２、第３統合線３６４、第４統合線３６６、第５番統合線３６８を含む。統合線は前記の公式で添字付き変数iで表わされる。   FIG. 20 is a schematic diagram of the four compartment components on the surface. As depicted in FIG. 20 in three dimensions, as an example, it can be seen that five scan planes 320-328 are transmitted across the subserosa wall position 332 substantially longitudinally relative to a three-axis graph grid 340. . The five scan planes include a first scan plane 320, a second scan plane 322, a third scan plane 324, a fourth scan plane 326, and a fifth scan plane 328. The scan plane is represented by the subscripted variable j in the above formula. Substantially perpendicular to the five longitudinal scanning planes are five latitude integrated lines 360-368, a first integrated line 360, a second integrated line 362, a third integrated line 364, a fourth integrated line 366, a fifth Number integrated line 368. The integrated line is represented by the subscripted variable i in the above formula.

一例として、表面の一区画の４つの関数が漿膜下の壁の位置３７２として図２０にハイライトされている。前述のiとjの添字は膀胱表面の緯度および経度の線の指数に相当する。ここで説明するために、iは経度線に相当しjは緯度線に相当するが、iとjの意味は数学上同じ結果で交換可能であることを言及しておく。図２０に定めた走査面および統合線の定義を使用して、表面の一区画の４つの関数は左上から始まって時計回り方向で、s322,362、 s324,362、 s324,364、 s322,364とする。 As an example, the four functions of a section of the surface are highlighted in FIG. 20 as the subserosa wall location 372. The above i and j subscripts correspond to the indices of the latitude and longitude lines of the bladder surface. For the purpose of explanation here, it is noted that i corresponds to a longitude line and j corresponds to a latitude line, but the meanings of i and j are interchangeable with the same mathematical result. Using the scan plane and integration line definitions defined in FIG. 20, the four functions of a section of the surface start at the top left and are in the clockwise direction: s 322,362, s 324,362, s 324,364, s 322,364 .

表面の区画は、パッチ座標、si,j(u,v)の関数として定義される。パッチ座標uとvは、0 ≦u, v < 1で、0は緯度あるいは経度のスタート座標（iとjの位置）を表し、1は緯度あるいは経度の次の座標（i+1とj+1の位置）を表すと定義される。表面の関数はデカルト座標でsi,j(u,v) = xi,j(u,v)i + yi,j(u,v)j + zi,j(u,v)kと表すことができ、ここでのi、j、kは、それぞれx-、y-、z-の方向の単位ベクトルである。ベクトルの形式では、表面の一区画の関数の定義は方程式１に示される。kはそれぞれx-、y-、z-の方向の単位ベクトルである。ベクトルの形式では、表面の一区画の関数の定義は方程式Ｅ５に示される。

Figure 0005646447
The surface section is defined as a function of patch coordinates, s i, j (u, v). Patch coordinates u and v are 0 ≤ u, v <1, where 0 is the start coordinate of latitude or longitude (position of i and j), and 1 is the next coordinate of latitude or longitude (i + 1 and j + 1)). The surface function is Cartesian coordinates s i, j (u, v) = x i, j (u, v) i + y i, j (u, v) j + z i, j (u, v) k Where i, j, and k are unit vectors in the x-, y-, and z- directions, respectively. In vector form, the definition of the surface compartment function is shown in Equation 1. k is a unit vector in the x-, y-, and z- directions, respectively. In vector form, the definition of the surface compartment function is shown in equation E5.
Figure 0005646447

表面の一区画の関数の定義が完了したので、図２０の第５ブロック２０６−１０に示す表面積の計算に注目する。Sの表面積A(S)は、方程式６に示すように、面積の成分を表面Sにわたって積分すると定義される。

Figure 0005646447
Now that the definition of the surface compartment function is complete, focus on the surface area calculation shown in the fifth block 206-10 of FIG. The surface area A (S) of S is defined as integrating the area component over the surface S as shown in Equation 6.
Figure 0005646447

Sは多くの表面の一区画の関数から成るため、表面Sの面積の計算は、方程式７のように、表面の一区画の個々の関数の面積の合計と書き換えられる。

Figure 0005646447
Since S consists of a function of many sections of the surface, the calculation of the area of the surface S can be rewritten as the sum of the areas of the individual functions of the section of the surface, as in Equation 7.
Figure 0005646447

全体表面の方程式Ｅ５と同じように、表面の一区画の面積は、方程式Ｅ８に示すように、面積の成分を表面の一区画にわたって積分する。

Figure 0005646447
Similar to equation E5 for the entire surface, the area of a section of the surface integrates the area component over the section of surface as shown in equation E8.
Figure 0005646447

表面の一区画の関数にわたる積分は表面の積分をパッチ座標uとvの二重積分に変形することで計算の簡素化ができる。表面の積分と一区画の座標の積分との変形を方程式９に示す。

Figure 0005646447
Integration over a function of a section of the surface can be simplified by transforming the surface integration into a double integral of patch coordinates u and v. Equation 9 shows the deformation of the surface integral and the one-coordinate coordinate integral.
Figure 0005646447

方程式５を方程式４に代入、および方程式４を方程式３に代入することで、全体の表面の面積を計算することができる。代入結果を方程式Ｅ１０に示す。

Figure 0005646447
By substituting Equation 5 into Equation 4 and Equation 4 into Equation 3, the total surface area can be calculated. The result of substitution is shown in equation E10.
Figure 0005646447

表面の一区画の関数はその一次導関数に連続する任意の関数であってよい。図示の実施形態において、３次Ｂスプライン補間関数は、表面の一区画の補間関数に使われているが、任意の表面の関数を使うことができる。この補間関数は方程式Ｅ５に示すデカルト座標関数のそれぞれに応用される。si,j一区画の関数のx座標の補間方程式を方程式Ｅ１１に示す。

Figure 0005646447
The surface compartment function may be any function continuous to its first derivative. In the illustrated embodiment, the cubic B-spline interpolation function is used as a surface segment interpolation function, but any surface function can be used. This interpolation function is applied to each of the Cartesian coordinate functions shown in equation E5. An equation for interpolation of the x coordinate of the function of s i, j one block is shown in equation E11.
Figure 0005646447

tは行列とベクターの転置を示す。        t indicates matrix and vector transposition.

同様の計算が表面の一区画の関数のyi,jおよびzi,jの成分に対しても行われる。 Similar calculations are performed for the y i, j and z i, j components of the surface compartment.

各一区画の関数に対する補間関数は立体表面なので、積分は求積公式を使ってそのとおりに行なうことができる。この応用に使われた公式を方程式Ｅ１２に示す。

Figure 0005646447
Since the interpolation function for each piece of function is a solid surface, the integration can be done as such using a quadrature formula. The formula used for this application is shown in Equation E12.
Figure 0005646447

si,j(u,v)はデカルト座標のベクトル関数として定義された（方程式１）ことに戻って、偏導関数のクロス乗積のノルムは以下の方程式Ｅ１３のように書くことができる。

Figure 0005646447
Returning to (equation 1) where s i, j (u, v) was defined as a vector function in Cartesian coordinates, the norm of the cross product of partial derivatives can be written as the following equation E13.
Figure 0005646447

x-、y-、z-の物理的位置が補間関数で使用される場合、表面はx、y、zの単位の２乗で計算される。この時点で図２０の第５ブロック２０６−１０の計算が完了する。   If x-, y-, z- physical positions are used in the interpolation function, the surface is calculated in squares of x, y, z units. At this point, the calculation of the fifth block 206-10 in FIG. 20 is completed.

質量計算の次の構成要素は膀胱筋壁の厚みの測定である。この厚みは膀胱壁の漿膜下と粘膜下組織の表面の間で正常な厚みであると定義される。   The next component of mass calculation is the measurement of bladder muscle wall thickness. This thickness is defined as the normal thickness between the subserosa of the bladder wall and the surface of the submucosa.

壁の厚みは壁の厚みの領域のＲＦ信号のフラクタル次元から計算される。フラクタル次元は膀胱筋を通る界面反射の多様性により増加する。膀胱筋壁を通るフラクタル次元の増加および減少は、放物線としてモデル化することができる。ここでフラクタル次元は膀胱壁の領域の深さの関数である。次に膀胱の厚みはフラクタル次元の最大値の少なくとも９７％である放物線モデルの領域であると割り出される。その計算は以下の方程式Ｅ１４に表すことができる。

Figure 0005646447
The wall thickness is calculated from the fractal dimension of the RF signal in the wall thickness region. The fractal dimension increases with the diversity of interface reflections through the bladder muscle. The increase and decrease in fractal dimension through the bladder muscle wall can be modeled as a parabola. Here, the fractal dimension is a function of the depth of the bladder wall region. The bladder thickness is then determined to be a parabolic model region that is at least 97% of the maximum fractal dimension. The calculation can be expressed in the following equation E14.
Figure 0005646447

壁の厚みは壁の厚みの領域のＲＦ信号のフラクタル次元から計算される。フラクタル次元は膀胱筋を通る界面反射の多様性により増加する。膀胱筋壁を通るフラクタル次元の増加および減少は、放物線としてモデル化することができる。ここでフラクタル次元は膀胱壁の領域の深さの関数である。次に膀胱の厚みはフラクタル次元の最大値の少なくとも９７％である放物線モデルの領域であると割り出される。その計算は以下の方程式Ｅ１５に表すことができる。   The wall thickness is calculated from the fractal dimension of the RF signal in the wall thickness region. The fractal dimension increases with the diversity of interface reflections through the bladder muscle. The increase and decrease in fractal dimension through the bladder muscle wall can be modeled as a parabola. Here, the fractal dimension is a function of the depth of the bladder wall region. The bladder thickness is then determined to be a parabolic model region that is at least 97% of the maximum fractal dimension. The calculation can be expressed in the following equation E15.

フラクタル次元の計算は図２０の第４ブロック２０６−１２に相当する。フラクタル次元は長さwのウィンドウを計算する。現在の実施形態においてwの値は走査線に沿った標本点の数の５であるが、その値は変えられる。フラクタル次元は、ある特定の深さｒが中央位置となるウィンドウのＲＦ信号の最大値と同じウィンドウの最小値との差から計算される。この差にウィンドウの長さwが加えられて結果は次にウィンドウの長さで標準化される。次にその結果の対数は走査線nの合計標本数とウィンドウの長さの割合の対数で割られる。走査線に沿った各深さのフラクタル次元の計算を方程式１０に示す。このフラクタル次元の測定は走査線の中央のn−w標本を計算する。   The calculation of the fractal dimension corresponds to the fourth block 206-12 in FIG. The fractal dimension calculates a window of length w. In the current embodiment, the value of w is five, the number of sample points along the scan line, but that value can be varied. The fractal dimension is calculated from the difference between the maximum value of the RF signal of the window whose central position is a specific depth r and the minimum value of the same window. The window length w is added to this difference and the result is then normalized by the window length. The resulting logarithm is then divided by the logarithm of the ratio of the total number of samples in scan line n to the length of the window. Equation 10 shows the calculation of the fractal dimension at each depth along the scan line. This fractal dimension measurement calculates the n-w sample in the center of the scan line.

超音波信号に基づいてフラクタル次元の測定が計算された後、膀胱壁の厚みを計算することができる。次の計算は図１９の第７ブロック２０６−１６に相当する。   After the fractal dimension measurement is calculated based on the ultrasound signal, the bladder wall thickness can be calculated. The next calculation corresponds to the seventh block 206-16 in FIG.

膀胱筋壁の領域のＲＦ信号のフラクタル次元fdは次に深さrの関数として放物線の方程式としてモデル化される。深さの単一点の方程式のモデルを方程式Ｅ１５に示す。この方程式において、走査線rに沿った深さで放物線を定義する３つのパラメーター（a、b、c）と任意の要素εの加算がある。添字iは、r、fd、εの特定値を示す。

Figure 0005646447
The fractal dimension fd of the RF signal in the region of the bladder muscle wall is then modeled as a parabolic equation as a function of depth r. A model of the single point equation of depth is shown in equation E15. In this equation, there is an addition of three parameters (a, b, c) and an arbitrary element ε that define a parabola at a depth along the scan line r. The subscript i indicates specific values of r, fd, and ε.
Figure 0005646447

方程式Ｅ１５の形式の方程式は壁の領域の深さの各点を得る。観測数は可変で超音波信号によって観測される膀胱壁の厚みに依存する。n組の観測と仮定して、添字iは１からnまでの観測を数える。方程式１５の形式のn組の方程式は方程式１６にある行列方程式にまとめることができる。

Figure 0005646447
An equation of the form of equation E15 obtains each point of the depth of the wall region. The number of observations is variable and depends on the thickness of the bladder wall observed by the ultrasound signal. Assuming n sets of observations, the subscript i counts observations from 1 to n. The n sets of equations in the form of equation 15 can be combined into a matrix equation in equation 16.
Figure 0005646447

fd、ε、X行列の各行はn観測のうちの１つに相当する。方程式Ｅ１６の放物線パラメーターはベクトルβに集められる。   Each row of the fd, ε, and X matrix corresponds to one of the n observations. The parabolic parameters of equation E16 are collected in the vector β.

次のステップは放物線のパラメーターの値を方程式Ｅ１５の形式のn組の方程式で、あるいは観測の組に基づいた行列方程式Ｅ１６で推定することである。パラメーターの最小二乗推定が用いられ、この推定の計算を方程式Ｅ１７に示す。Ｅ１７において、t上付き文字は行列の転置を示し、-1上付き文字は行列の反転を示す。

Figure 0005646447
The next step is to estimate the value of the parabola parameter with n sets of equations of the form E15 or with a matrix equation E16 based on the set of observations. A least squares estimate of the parameters is used and the calculation of this estimate is shown in equation E17. In E17, the t superscript indicates matrix transposition, and the -1 superscript indicates matrix inversion.
Figure 0005646447

フラクタル次元の最大値の位置は放物線モデルの一次導関数を０と設定して（方程式Ｅ１９）、ｒを求めることによって割り出すことができる。フラクタル次元が最大の位置は方程式Ｅ２０で得られる。

Figure 0005646447
The position of the maximum value of the fractal dimension can be determined by determining r by setting the first derivative of the parabolic model to 0 (Equation E19). The position with the maximum fractal dimension is given by equation E20.
Figure 0005646447

放物線のモデルで定義されるフラクタル次元の最大値を割り出すには、方程式２０を方程式１８に代入してfdmaxを求めるだけでよい。結果値は方程式Ｅ２１に示される。

Figure 0005646447
In order to determine the maximum value of the fractal dimension defined by the parabolic model, it is only necessary to substitute equation 20 into equation 18 to obtain fd max . The resulting value is shown in equation E21.
Figure 0005646447

フラクタル次元が最大値の９７％である位置を割り出すには、方程式Ｅ２１に０．９７を掛けて、その結果を方程式Ｅ１８に代入して二次方程式の解の公式を使ってｒを求める。フラクタル次元が最大値の９７％である位置r97%を方程式Ｅ２２で示す。

Figure 0005646447
In order to determine the position where the fractal dimension is 97% of the maximum value, the equation E21 is multiplied by 0.97, the result is substituted into the equation E18, and r is obtained using the formula of the solution of the quadratic equation. The position r 97% where the fractal dimension is 97% of the maximum value is represented by equation E22.
Figure 0005646447

r97%の２つの値が方程式１８から計算される。この２つの値の差によってある特定の走査線に沿った膀胱筋壁の厚みが識別される。走査線は膀胱筋の表面に垂直あるいは垂直でない可能性があり、膀胱壁の厚さは膀胱表面に垂直な線に沿って測定されなければならないので、測定値の集団は実際の膀胱壁の厚みを割り出すために集約される。 r Two values of 97% are calculated from Equation 18. The difference between the two values identifies the bladder muscle wall thickness along a particular scan line. Since the scan line may or may not be perpendicular to the surface of the bladder muscle and the bladder wall thickness must be measured along a line perpendicular to the bladder surface, the population of measurements is the actual bladder wall thickness Are aggregated to determine

測定値は膀胱筋壁の任意の表面で行うことができる。図２２において、３本の走査線が変換器に最も近い前壁と変換器から最も遠い後壁の２つの位置で膀胱筋と交差しているのを示す。前壁と後壁の両方の厚みを割り出すために、前述の放物線のモデルを各位置で２回応用することができる。厚みの最大値、最小値および中間値は質量の計算およびデータの履歴追跡に使用される。図示の実施形態において、この最後の厚さ割り出しは図１９の第７ブロック２０６−１６で識別されたプロセスの完了を示す。   Measurements can be taken on any surface of the bladder muscle wall. In FIG. 22, three scan lines are shown intersecting the bladder muscle at two locations: the anterior wall closest to the transducer and the posterior wall furthest from the transducer. The parabola model described above can be applied twice at each position to determine the thickness of both the front and rear walls. The maximum, minimum and intermediate thickness values are used for mass calculation and historical data tracking. In the illustrated embodiment, this final thickness index indicates the completion of the process identified in the seventh block 206-16 of FIG.

図２１は器官、ここでは膀胱の漿膜下および粘膜下組織の壁位置を通過する３本の走査線の略図である。３本の走査線３６２、３６４、３６６が膀胱を貫通している。破線の部分は、前方または前壁の位置３７０Ａおよび後方または後壁の位置３７０Ｂで膀胱筋壁を通過する走査線の部分を表わす。第１走査線３６２、第２走査線３６４、第３走査線３６６は漿膜下の前壁の位置３７２Ａと粘膜下組織の前壁の位置３７４Ａを通って送信されるのを示す。同様に、第１走査線３６２、第２走査線３６４、第３走査線３６６は膀胱の内部領域３７５を横切っておよび粘膜下組織の後壁の位置３７４Ｂと漿膜下の後壁の位置３７２Ｂを通って送信されるのを示す。漿膜下組織の前部と後部の位置３７２Ａおよび３７２Ｂは膀胱壁の外周を占有し、粘膜下組織の前部と後部の位置３７４Ａおよび３７４Ｂは膀胱壁の内周を占有する。膀胱壁の厚み値３７６はそれぞれ走査線３６２−３６６に沿った漿膜下組織の壁の位置３７２Ａと粘膜下組織の壁の位置３７４Ａの間、あるいは漿膜下組織の壁の位置３７２Ｂと粘膜下組織の壁の位置３７４Ｂの間のそれぞれの差を得る。厚みの最大値、最小値および中間値は膀胱壁の質量計算およびデータの履歴追跡に使用される。好ましい実施形態において、膀胱は均等な壁の厚みを持つと仮定されるので、壁の厚みの平均値は走査データから導き出されて内壁容積３７５の割り出しに使用される。１つの面に３本の走査線のみが示され、それぞれお互いに７．５度ずつ離れている。面の走査線数と面内で各走査線を分離する角度は変更できる。   FIG. 21 is a schematic illustration of three scan lines passing through a wall location of an organ, here the subserosa of the bladder and the submucosa. Three scan lines 362, 364, 366 pass through the bladder. The dashed portion represents the portion of the scan line that passes through the bladder muscle wall at the anterior or anterior wall location 370A and the posterior or posterior wall location 370B. The first scan line 362, the second scan line 364, and the third scan line 366 show transmission through a subserosa anterior wall location 372A and a submucosal tissue anterior wall location 374A. Similarly, the first scan line 362, the second scan line 364, and the third scan line 366 cross the internal bladder region 375 and pass through the submucosal posterior wall position 374B and the subserosa posterior wall position 372B. Sent. The anterior and posterior locations 372A and 372B of the subserosa tissue occupy the outer periphery of the bladder wall, and the anterior and posterior locations 374A and 374B of the submucosa occupy the inner periphery of the bladder wall. The bladder wall thickness value 376 is between the subserosa tissue wall location 372A and the submucosa tissue wall location 374A, or the subserosa tissue wall location 372B and the submucosa tissue, respectively, along scan lines 362-366. Respective differences between wall positions 374B are obtained. The maximum, minimum and intermediate thickness values are used for bladder wall mass calculation and historical tracking of data. In the preferred embodiment, the bladder is assumed to have uniform wall thickness, so the average wall thickness value is derived from the scan data and used to determine the inner wall volume 375. Only three scan lines are shown on one plane, each being 7.5 degrees apart from each other. The number of scanning lines on the surface and the angle at which each scanning line is separated within the surface can be changed.

膀胱壁の厚さおよび内表面積と外表面積が測定されると、膀胱の内部領域３７５の容積は、膀胱領域３７５を貫通する各走査線に沿った粘膜下組織の前部と後部の位置３７４Ａと３７４Ｂの間のそれぞれの差を割り出すことで計算することができる。粘膜下組織の前壁と後壁の位置３７４Ａと３７４Ｂの間の差は粘膜下組織の間の距離を定義する。次に膀胱領域３７５の内部容積は、貫通する走査線の粘膜下組織の間の距離の関数および漿膜下組織の境界あるいは膀胱の内周の面積として計算される。内部領域３７５の容積は表面積に粘膜下組織の間の距離の関数を掛けたものであると仮定され、その仮定はさらに膀胱の内周のまわりのすべての点で漿膜下組織の壁境界が均等であることに基づいたものである。図示の実施形態において、この容積計算は図１９の第８ブロック２０６−２０に相当する。   When bladder wall thickness and internal and external surface areas are measured, the volume of the internal region 375 of the bladder is determined from the anterior and posterior locations 374A of the submucosa tissue along each scan line through the bladder region 375. It can be calculated by determining the respective difference between 374B. The difference between the submucosal anterior and posterior wall locations 374A and 374B defines the distance between the submucosa. The internal volume of the bladder region 375 is then calculated as a function of the distance between the submucosal tissue of the scan line that penetrates and the area of the subserosa tissue boundary or the inner circumference of the bladder. The volume of the inner region 375 is assumed to be the surface area multiplied by a function of the distance between the submucosa, which further assumes that the wall boundary of the subserosa tissue is equal at all points around the inner circumference of the bladder. It is based on being. In the illustrated embodiment, this volume calculation corresponds to the eighth block 206-20 of FIG.

ダウンロードしたデジタル信号経由で壁の厚みのデータ、質量のデータおよび内部領域３７５の容積を取得する方法は、インターネットのウェブ基盤のシステム経由の遠隔操作用のマイクロプロセッサシステムによって設定することができる。インターネットのウェブ基盤のシステム「System For Remote Evaluation Of Ultrasound Information Obtained By A Program Application-Specific Data Collection Device（プログラムアプリケーション固有データ収集装置によって取得された超音波情報の遠隔評価システム）」は特許出願通し番号０９／６２０，７６６号に説明され、引用によって本明細書に取り込まれる。インターネットのウェブ基盤のシステムは器官の厚みと器官の質量の割り出しを収集、分析、格納する複数のプログラムを持つ。代替実施形態はこのように器官が時間と共に肥大する速度を測定する能力を提供し、病気の追跡、病気の経過把握ができ患者に有益な指示を提供する。   The method of obtaining wall thickness data, mass data and volume of interior region 375 via downloaded digital signals can be set by a microprocessor system for remote operation via an Internet web-based system. The Internet-based system “System For Remote Evaluation Of Ultrasound Information Obtained By A Program Application-Specific Data Collection Device” is a patent application serial number 09 / No. 620,766, incorporated herein by reference. Internet web-based systems have multiple programs that collect, analyze, and store organ thickness and organ mass index. Alternative embodiments thus provide the ability to measure the rate at which an organ grows over time, provide illness tracking and illness tracking, and provide useful instructions to the patient.

要約すると、前述の方法は新規な方法で現在のアルゴリズムを補い、異なる体液および／または組織を容積と組成で識別することを有利に可能にする。特に、エコー輝度の低い異なる領域を適切に識別することができる。この機能は胎児の腕や脚等の陰影の領域を頭の領域から有利に識別することを可能にする。大動脈瘤検出の診断法において、前述の実施形態は腸ガスに起因する陰影の領域をエコー輝度の低い他の領域から区別するために使用することができる。胆嚢を画像化する走査において、前述の実施形態は胆汁あるいは他の体液が超音波走査装置の視野内に入っているかどうかを割り出すために使用することができる。   In summary, the method described above supplements current algorithms with a novel method and advantageously allows different body fluids and / or tissues to be distinguished by volume and composition. In particular, it is possible to appropriately identify different areas with low echo brightness. This feature allows shadowed areas such as fetal arms and legs to be advantageously distinguished from the head area. In the diagnostic method for detecting an aortic aneurysm, the above-described embodiments can be used to distinguish a shadow area caused by intestinal gas from other areas having low echo intensity. In scans that image the gallbladder, the embodiments described above can be used to determine whether bile or other bodily fluid is within the field of view of the ultrasound scanning device.

本発明の好ましい実施形態および別の実施形態が上記のように図示され説明されたが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく数多くの変更を実施することができる。したがって、本発明の範囲は好ましい実施形態および別の実施形態の開示に限定されるものではない。むしろ本発明は次の請求項の参照によって完全に判断されるべきである。   While the preferred and alternate embodiments of the invention have been illustrated and described, as noted above, many changes can be made without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the scope of the invention is not limited to the disclosure of the preferred embodiment and other embodiments. Rather, the invention should be determined entirely by reference to the following claims.

Claims (10)

超音波検査の方法であって、
生体の組織と、流体と、腔と、の標本のデータベースを作成することと、
前記生体の関心領域に超音波パルスを送信することと、
前記関心領域からエコーを受信し、前記エコーに基づいて、
前記関心領域の超音波パターンを集計し、
前記関心領域の超音波パターンと前記データベース中の特性とを比較することに基づいて、前記超音波パターンを処理することと、
前記超音波パターンと前記データベース中の特性とを比較することに基づいて、前記生体の関心領域内で、前記生体の第１の流体組成を前記生体の第２の流体組成と区別することと、
を含む、方法。 An ultrasonic inspection method,
Creating a database of biological tissue, fluid and cavity specimens;
Transmitting an ultrasonic pulse to the region of interest of the living body;
Receiving an echo from the region of interest, and based on the echo,
Aggregating the ultrasound pattern of the region of interest,
Processing the ultrasound pattern based on comparing the ultrasound pattern of the region of interest with the characteristics in the database;
Distinguishing the first fluid composition of the living body from the second fluid composition of the living body within the region of interest of the living body based on comparing the ultrasonic pattern and characteristics in the database;
Including a method. 前記関心領域に超音波パルスを送信することは、
組織と、流体と、腔と、のうちの少なくとも１つに、前記超音波パルスを送信すること、
を含む請求項１に記載の方法。 Transmitting an ultrasonic pulse to the region of interest comprises
Transmitting the ultrasonic pulse to at least one of a tissue, a fluid, and a cavity;
The method of claim 1 comprising: 前記超音波パルスを送信することは、
尿と、血液と、羊水と、肺流体と、肝胆汁と、その混合物と、のうちの少なくとも１つに、前記超音波パルスを送信すること、
をさらに含む請求項１に記載の方法。 Transmitting the ultrasonic pulse comprises:
Transmitting the ultrasonic pulse to at least one of urine, blood, amniotic fluid, pulmonary fluid, liver bile, and mixtures thereof;
The method of claim 1 further comprising: 前記超音波パターンを処理することは、
ゴールドバーグ数値と、高調波比と、減衰率と、のうちの少なくとも１つを計算すること、
を含む請求項１に記載の方法。 Processing the ultrasound pattern includes
Calculating at least one of a Goldberg number, a harmonic ratio, and an attenuation factor;
The method of claim 1 comprising: 前記超音波パターンを処理することは、
前記関心領域内の腔境界面の近傍のエコーパルスの一部分にウィンドウアルゴリズムを応用すること、
をさらに含む請求項１に記載の方法。 Processing the ultrasound pattern includes
Applying a window algorithm to a portion of the echo pulse near the cavity interface in the region of interest;
The method of claim 1 further comprising: 前記ウィンドウアルゴリズムを応用することは、
前記腔境界面の近傍の前記エコーパルスの前記一部分に関連した１つ以上の高調波周波数を割り出すこと、
をさらに含む請求項５に記載の方法。 Applying the window algorithm
Determining one or more harmonic frequencies associated with the portion of the echo pulse proximate the cavity interface;
The method of claim 5 further comprising: エコーを受信することは、
１次元の線と、２次元の面と、２次元の面の３次元の配列と、のうちの少なくとも１つを受信すること、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。 Receiving the echo
Receiving at least one of a one-dimensional line, a two-dimensional surface, and a three-dimensional array of two-dimensional surfaces;
The method of claim 1, further comprising: 前記生体の前記関心領域内の容積を割り出すこと、をさらに含む請求項１に記載の方法。   The method of claim 1, further comprising determining a volume within the region of interest of the living body. 前記生体の前記関心領域内の容積を割り出すことは、
膀胱と、子宮と、のうちの少なくとも一方の容積を割り出すこと、
をさらに含む請求項８に記載の方法。 Determining the volume of the living body within the region of interest
Determining the volume of at least one of the bladder and the uterus;
9. The method of claim 8, further comprising: 膀胱と、子宮と、のうちの少なくとも一方の容積を割り出すことは、
流体が前記膀胱から放出された後に前記膀胱の容積を割り出すこと、
をさらに含む請求項９に記載の方法。 Determining the volume of at least one of the bladder and uterus is
Determining the volume of the bladder after fluid is released from the bladder;
10. The method of claim 9, further comprising:
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010514524A (en) * 2006-12-29 2010-05-06 ベラソン インコーポレイテッド Ultrasound harmonic imaging system and method
CA2688758C (en) * 2007-05-16 2016-07-05 Verathon Inc. System and method for bladder detection using harmonic imaging
WO2008146205A1 (en) * 2007-06-01 2008-12-04 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Wireless ultrasound probe cable
JP5470900B2 (en) * 2009-02-23 2014-04-16 コニカミノルタ株式会社 Ultrasonic diagnostic equipment
JP5346990B2 (en) * 2011-06-03 2013-11-20 富士フイルム株式会社 Ultrasonic diagnostic equipment
WO2018129737A1 (en) * 2017-01-16 2018-07-19 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 Method for measuring parameters in ultrasonic image and ultrasonic imaging system
JP6820453B2 (en) * 2017-03-17 2021-01-27 株式会社リリアム大塚 Ultrasonic measuring device and ultrasonic measuring method using ultrasonic measuring device
KR102243969B1 (en) * 2019-05-07 2021-04-22 서강대학교산학협력단 Bladder volume measuring device and operating method thereof
KR102318155B1 (en) * 2019-06-27 2021-10-28 고려대학교 산학협력단 Method for automatic measurement of amniotic fluid volume with camera angle correction function
KR102270917B1 (en) * 2019-06-27 2021-07-01 고려대학교 산학협력단 Method for automatic measurement of amniotic fluid volume based on artificial intelligence model
KR102375824B1 (en) * 2021-04-16 2022-03-17 주식회사 엣지케어 Volume measure device using ultrasound and volume measure system including the same
KR102551452B1 (en) * 2023-02-16 2023-07-05 주식회사 엣지케어 Bladder volume measuring device
KR102624462B1 (en) * 2023-07-04 2024-01-12 주식회사 엣지케어 Bladder volume measuring device

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6331646A (en) * 1986-07-24 1988-02-10 株式会社東芝 Ultrasonic diagnostic apparatus
JPS6377436A (en) * 1986-09-19 1988-04-07 富士通株式会社 Ultrasonic diagnostic apparatus
JPH02279144A (en) * 1989-04-21 1990-11-15 Shimadzu Corp Ultrasonic diagnostic device
US5235985A (en) * 1992-04-30 1993-08-17 Mcmorrow Gerald J Automatic bladder scanning apparatus
US5588435A (en) * 1995-11-22 1996-12-31 Siemens Medical Systems, Inc. System and method for automatic measurement of body structures
US5903516A (en) * 1996-05-08 1999-05-11 Mayo Foundation For Medical Education And Research Acoustic force generator for detection, imaging and information transmission using the beat signal of multiple intersecting sonic beams
US5921928A (en) * 1996-12-05 1999-07-13 Mayo Foundation For Medical Education And Research Acoustic force generation by amplitude modulating a sonic beam
JP4116143B2 (en) * 1998-04-10 2008-07-09 株式会社東芝 Ultrasonic diagnostic equipment
JP2001061841A (en) * 1999-08-30 2001-03-13 Toshiba Corp Ultrasonograph, and method of producing ultrasonic image
KR100350026B1 (en) * 2000-06-17 2002-08-24 주식회사 메디슨 Ultrasound imaging method and apparatus based on pulse compression technique using a spread spectrum signal
JP4614548B2 (en) * 2001-01-31 2011-01-19 パナソニック株式会社 Ultrasonic diagnostic equipment
US6626836B2 (en) * 2001-04-04 2003-09-30 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Adaptive signal processing scheme for contrast agent imaging
JP2002043539A (en) * 2001-06-12 2002-02-08 Toshiba Corp Ferroelectric capacitor and production method therefor
GB2391625A (en) * 2002-08-09 2004-02-11 Diagnostic Ultrasound Europ B Instantaneous ultrasonic echo measurement of bladder urine volume with a limited number of ultrasound beams
US6676605B2 (en) * 2002-06-07 2004-01-13 Diagnostic Ultrasound Bladder wall thickness measurement system and methods
CA2490999A1 (en) * 2002-07-01 2004-01-08 Allez Physionix Limited Systems and methods for making noninvasive assessments of cardiac tissue and parameters

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Publication number Publication date
CA2617622A1 (en) 2006-03-09
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